О выборе концепции и модели устойчивого развития производства и МСБ в нефтедобыче

About the choice of concept and model of steady development of production and MRB in oil extracting branch

S. BABAK, Surgutneftegas OAO

В работе рассмотрена проблема формирования концепции устойчивого развития производства в нефтедобыче, предложена экономико-математическая модель устойчивого и сбалансированного развития МСБ в нефтедобыче. Рассмотрено значение систем моделирования и прогнозирования развития ТЭК на примере моделей, используемых в энергетике США: NEMS (The National Energy Modeling System) и STIFS (Short-Term Integrating Forecasting System).

Author considers the problem of formation of the concept of steady development of production in oil extracting branch, and estimates value of modelling and forecasting systems of development of TPS used in power of USA

Эффективное устойчивое развитие крупной нефтедобывающей компании определяется стабильным и сбалансированным ростом производственно-экономических показателей при эксплуатации объектов, находящихся на различных этапах жизненного цикла, с различными природными свойствами и условиями извлечения добываемого сырья при экономически целесообразной обеспеченности разведанными запасами и устойчивом росте бюджетных отчислений.

Под сбалансированным понимается такой рост экономики или производства, при котором все ее (его) пропорции остаются неизменными, то есть не зависящими от времени. В работе под «устойчивым развитием экономики (производства)» предлагается понимать именно ее сбалансированный рост. Именно в таком контексте этот термин часто используется в различных нормативных и научных источниках.

Устойчивым развитием производства нефтяной компании управляют на стратегическом и тактическом уровнях, при этом предлагается соответственно: прогнозировать скорости изменения и моменты выхода из зоны устойчивости производственно-экономических показателей, а также из условия равенства предельных затрат и чистых доходов.

Так, в трудах В.П. Орлова применительно к минерально-сырьевой базе сбалансированность понимается как форма существования пропорциональности. Она подразделяется на статическую (равенство ресурсов и потребностей), динамическую (равенство темпов роста ресурсов и потребностей) и структурную (соответствие удельного веса каждого элемента данного ресурса удельному весу потребностей в этом элементе). Сбалансированности можно достигнуть при различной пропорциональности и эффективности использования ресурсов, поэтому определяющую роль должны играть пропорции.

Для управления устойчивым развитием производства необходимо иметь обширную информацию о затратах и результатах разведки, освоения и добычи, их взаимосвязях и взаимозависимости для построения геолого-экономических моделей и их оптимизации. Критерии принятия решения предлагается основывать на сопоставлении предельных величин либо соответствующих предельной и средней величин, что соответствует практике применения предельного анализа. В обоих случаях имеются в виду показатели, рассчитанные на единицу добычи нефти.

Применительно к недропользованию обычно выделяют следующие основные процессы: подготовка минерально-сырьевой базы, добыча углеводородов, магистральный транспорт, переработка и нефтегазопромысловое строительство.

Цели и задачи устойчивого развития экономики России в части минерально-сырьевого сектора сформулированы В.В. Путиным, по мнению которого стратегической целью государственной политики в сфере восполнения (восстановления) использования и охраны природных ресурсов на ближайшее десятилетие становятся: достижение оптимальных уровней воспроизводства; рациональное и сбалансированное потребление и охрана всего комплекса природных богатств, направленные на повышение социально-экономического потенциала страны, качества жизни населения, реализацию прав нынешнего и будущих поколений на пользование природно-ресурсным потенциалом и благоприятную окружающую среду обитания; усиленная экономия сырья, материалов, энергии на всех стадиях производства и потребления; создание основы для перехода к устойчивому развитию; высокая ответственность при принятии различных внутри- и внешнеполитических решений, направленных на реализацию геополитических интересов и соблюдение национальной безопасности России.

При этом одной из основных стратегических задач для природно-ресурсного блока является создание условий для сбалансированного природопользования как основного фактора устойчивого развития страны.

Следует отметить, что классическая математическая экономика не использует понятий «устойчивое развитие», «устойчивое развитие экономики», «устойчивое развитие производства». Математическая экономика изучает статические и динамические модели экономики. В разделе статических моделей изучается теория производства, решение таких моделей позволяет находить «эффективное производство». Использование динамических моделей экономики позволяет изучать модели роста экономики, в первую очередь «сбалансированного роста». Математическая модель объекта исследования или производственно-экономической системы – это его описание на математическом языке. Чтобы задать такую модель, перечисляют переменные модели и указывают множество допустимых значений переменных. Множество допустимых значений представляют с помощью системы ограничений на значения переменных. Совокупность ограничений, наложенных на переменные, и будет являться математической моделью объекта или системы. Для моделирования этого процесса могут быть привлечены модели производственно-технологического уровня экономических систем, к числу которых относятся предлагаемые статические модели «затраты – выпуск».

Рассмотрим модель подсистемы подготовки запасов и ресурсов нефти. Пусть в ней рассматривается n производственных ресурсов, в том числе запасов и прогнозных ресурсов различных категорий. Количество i-го ресурса, используемого (или потребляемого) в течение некоторой единицы времени, обозначим через xi. Пусть выпускается m продуктов, причем объем выпуска j-го продукта обозначен через yj. Модель «затраты – выпуск» является линейной моделью производства, содержащей несколько производственных (технологических) процессов, каждый из которых производит только один продукт. Для производства единицы некоторого, скажем, j-го продукта требуется затратить фиксированное количество aij i-го продукта. Предполагая, что подсистема подготовки запасов и ресурсов нефти замкнута, получим, что вектор затрат y нее превосходит вектора выпуска x: y ≤ x, и, поскольку вектор y = Ax представляет собой вектор затрат, отсюда следует, что Ax z x. Также в силу замкнутости модели x ≥ 0 и получаем классическую замкнутую модель «затраты – выпуск»: Ax ≤ x, x ≥ 0.

Рассмотрим процесс геологоразведки как процесс производственно-технологический, продуктом которого являются балансовые (разведанные) запасы QА+В+С1 = x2 полезных ископаемых категорий А+В+С1+(С2), перспективные запасы QC2 = x3 категорий С2, прогнозные ресурсы QC3 = x4, QD1 = x5, QD2 = x6 категорий соответственно С3, D1, D2 . Нефтедобыча D является продуктом погашения запасов категории А+В+С1.

Обмен ресурсами и продуктами в системе осуществляется по схеме F. В результате такого обмена может быть получен суммарный прирост (в том числе разведанных запасов и добычи из этого прироста) в следующих объемах:
Матрицу затрат А, балансовые соотношения B (где bi – величина i-го ресурса, переведенного в более высокую категорию; так b1 – величина погашенного ресурса А+В+С1, b2 – величина ресурса C2, переведенного в категорию А+В+С1, и так далее), ограничения С (определяются наибольшими значениями коэффициентов перевода запасов и ресурсов из низших категорий в высшие в зависимости от геолого-технологических свойств объекта) и начальное состояние запасов и ресурсов X запишем в виде:
Модель в матричном виде примет вид замкнутой модели типа «затраты – выпуск»: AX ≤ X, X ≥ 0.

Целевая функция и дополнительные условия этой модели могут быть заданы различным образом, в зависимости от цели моделирования. Например, максимизация нефтедобычи (или прироста запасов А+В+С1) при сохранении условий превышения предельной величины чистого дохода компании над предельными затратами на единицу добычи (или прироста запасов). Дополнительные условия определяют условия сбалансированности МСБ. Аналитически это достигается введением в модель соответствующих управляющих и стоимостных переменных. В силу диагональности матрицы А допустимое решение модели существует и может быть получено, а в силу линейности модели для данной задачи может быть сформулирована задача, решение которой позволит определить оптимальные (наименьшие) цены использованных производственных ресурсов.

Создание, функционирование и развитие системы моделей ТЭК и сырьевой базы в условиях рыночной экономики представляет собой динамический процесс. При этом должны создаваться версии моделей в зависимости от изменяющихся внутренних экономических условий, в том числе изменения законодательства, структурной перестройки ТЭК и сырьевой базы, от изменяющихся внешних условий мирового рынка и мировых цен на энергоносители. Для эффективной работы системы моделей необходимо постоянное математическое и программно-информационное сопровождение.

Сегодня актуально развитие методов и программных средств оптимизации развития ТЭК на долгосрочную перспективу с учетом возможных альтернатив спроса на энергоресурсы при различных ограничениях; разработка моделей финансового анализа для определения требуемых источников для реализации различных вариантов долгосрочного развития ТЭК, его сырьевой базы и инвестиционного плана обеспечения этих вариантов; разработка моделей для анализа и управления функционированием рынка энергоресурсов.

В условиях России, с учетом структурной перестройки ТЭК и его сырьевой базы, анализ существующих зарубежных систем и моделей представляет интерес, в частности, для разработки соответствующих математических моделей и программно-информационных средств, без которых трудно принимать обоснованные решения по рациональному развитию ТЭК и его сырьевой базы, а также развитию рынка энергетического сырья.

В настоящее время во многих странах применяются различные системы моделей и программные средства, которые широко используются для обоснования принятия решений при управлении функционированием и развитием топливно-энергетического комплекса (ТЭК) и минерально-сырьевой базы. Особенно широко такая работа проводится в США, где создан целый ряд различных моделей и информационных баз данных, позволяющих решать весь спектр задач прогнозирования развития и управления функционированием ТЭК, анализа и прогнозирования рынка энергоресурсов. Широко ведутся работы в этом направлении также во Франции, Германии, Италии, Англии и Скандинавских странах. Все известные зарубежные модели в энергетике (включая ТЭК) в течение многих лет своего использования постоянно видоизменяются и представляют собой последовательность усовершенствованных версий.

Особый интерес для российского недропользователя представляют сведения о следующих моделях и программных системах: NEMS (The National Energy Modeling System), STIFS (Short-Term Integrating Forecasting System).

Эти системы моделей используются для разработки долгосрочных и краткосрочных прогнозов, в частности чтобы прогнозировать состояние оптового рынка энергоресурсов, управлять рисками, оценивать последствия принимаемых решений для участников рынка.

NEMS является системой компьютерных моделей энергетического рынка США, рассчитанной на долгосрочный (20 – 25 лет) прогноз. Она прогнозирует производство, импорт, переработку, потребление и цены в ТЭК при определенных предположениях о величинах макроэкономических и финансовых факторов, состоянии мирового энергетического рынка, наличии энергоресурсов и их стоимости, технологических и поведенческих критериях выбора. NEMS может использоваться для анализа эффективности существующих и предлагаемых правительственных законов и нормативных актов, относящихся к получению и использованию энергоресурсов, потенциальной экономии от применения управления, исходящего из интересов спроса и выросшей эффективности использования энергоресурсов. NEMS была разработана как отображение важнейших взаимосвязей спроса и предложения на энергетическом рынке США. Этот рынок приводится в действие, прежде всего, фундаментальными экономическими взаимодействиями спроса и предложения. NEMS представляет поведение на рынке на том уровне детализации, который полезен для технологических нововведений и управленческих инициатив. Представление энергетического рынка в NEMS фокусируется на четырех основных взаимосвязях между:

– секторами предложения, переработки и потребления топлива;

– национальной экономикой и национальной энергетикой;

– национальной энергетикой США и мировым энергетическим рынком;

– текущими и ожидаемыми производством и потреблением.

Модель рассчитывает баланс спроса и предложения в девяти регионах конечного потребления в США, находя такую величину цены каждого продукта ТЭК, при которой достигается баланс предложения и спроса на этот энергоресурс.

Модель состоит из:

– четырех модулей предложения (нефть и газ, транспортировка и распределение природного газа, уголь, возобновляемые источники);

– двух модулей преобразования (электроэнергия и переработка нефти);

– четырех модулей конечного спроса (население, торговля и услуги, транспорт, промышленность);

– модуля, моделирующего взаимодействие ТЭК и национальной экономики (макроэкономический);

– модуля, который моделирует мировой нефтяной рынок (международный раздел);

– модуля, обеспечивающего рыночную сбалансированность результатов других модулей (интегрирующий модуль).

Система моделей STIFS разработана в США для генерации краткосрочных (до 8 кварталов) ежемесячных прогнозов поставок, спроса, импорта, экспорта, изменения запасов и цен на различные виды энергоресурсов. Общая модель STIFS работает с данными, рассчитываемыми для периодов длиной в один месяц и агрегированными на национальном или общеэкономическом уровне. Она разработана, спроектирована и программно реализована для выполнения краткосрочных прогнозов (на период длиной до 8 кварталов) спроса, предложения, импорта, экспорта, запасов и цен основных энергоресурсов: автомобильного топлива; другого топлива, полученного в результате переработки нефти; остаточного топлива; авиационного топлива; сжиженных нефтяных газов; других продуктов переработки нефти, природного газа; электроэнергии; угля. STIFS может моделировать воздействие на любые из этих переменных изменений в исходных данных. Изменения макроэкономических условий, погоды, налоговой политики или условий регулирования в области ТЭК, мировых цен на нефть – это типы сценариев, которые, в общем, моделируются с использованием STIFS. STIFS имеет связи с рядом «внешних» моделей, поддерживаемых различными подразделениями EIA (Energy Information Administration) администрации по энергетической информации министерства энергетики (DOE) США и другими организациями. Эти «внешние» модели осуществляют прогнозирование значений «внешних» переменных (являющихся исходными данными для STIFS), которые используются системой для выполнения собственных прогностических расчетов.

Зарубежные системы моделирования и прогнозирования развития ТЭК полезны, прежде всего, тем, что дают возможность изучить опыт развитых стран с развитой рыночной экономикой в области использования современных математических методов и информационных технологий для решения задач моделирования и прогнозирования развития ТЭК. В целом же, учитывая тот факт, что в России трудом многих специалистов была создана собственная мощная методическая база в области разработки методов, алгоритмов и программ решения задач планирования развития и функционирования ТЭК и сырьевой базы, а также принимая во внимание коренное отличие структуры ТЭК и сырьевой базы России, ее предшествующего развития и современного состояния от других стран, необходимо создание собственного методического и информационно-программного обеспечения для решения всего комплекса задач прогнозирования, планирования, развития и управления функционированием ТЭК и сырьевой базы.

Литература

  1. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике // М., Дис. 2004.
  2. Ланкастер К. Математическая экономика // М., Советское радио, 1972.
  3. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. // М., Наука. 1984.
  4. Орлов В.П. Геологическое прогнозирование // М., Недра. 1991 г.
  5. Путин В.В. Минерально-сырьевые ресурсы в стратегии развития российской экономики. В кн.: Россия в окружающем мире. 2000 (аналитический ежегодник). // М., изд-во МНЭПУ. 2000.
  6. Федосеев В.В., Орлова И.В., Гармаш А.Н. Экономико-математические методы и прикладные модели // М., ЮНИТИ. 2005.
  7. Интернет-сайт администрации по энергетической информации (EIA) министерства энергетики (DOE) США – http://www.eia.doe.gov

Комментарии посетителей сайта

    Функция комментирования доступна только для зарегистрированных пользователей


    Авторизация


    регистрация

    Бабак С.В.

    Бабак С.В.

    к.э.н., начальник отдела финансово-экономического моделирования

    ОАО «Сургутнефтегаз»

    Просмотров статьи: 2964

    Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru

    admin@burneft.ru