Россия предостерегает от ограничения цен на нефть и газ
- Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен в среду попыталась заложить основу для пятничной встречи с планом из пяти пунктов.
- Это включает ограничение цен на российский газ, налог на непредвиденные расходы на прибыль от ископаемого топлива, обязательную цель по сокращению потребления электроэнергии и экстренные кредитные линии для энергетических компаний.
- Президент России Владимир Путин ответил на эти предложения, пригрозив разорвать существующие контракты на поставку, если будет введено ограничение на экспорт энергоресурсов из России.
Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен говорит, что регион столкнулся с чрезвычайной ситуацией.
Тьерри Монас | Новости Гетти Изображений | Getty Images
Министры энергетики Европейского Союза собрались в пятницу в Брюсселе для экстренного обсуждения того, как защитить домохозяйства и предприятия от скачков цен на газ и электроэнергию в преддверии зимы.
Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен стремилась заложить основу для пятничной встречи с планом из пяти пунктов. Это включает в себя потолок цен на российский газ, налог на непредвиденные расходы на прибыль от ископаемого топлива, обязательную цель по сокращению потребления электроэнергии и экстренные кредитные линии для энергетических компаний.
Президент России Владимир Путин ответил на эти предложения, пригрозив разорвать существующие контракты на поставку, если будет введено ограничение на экспорт энергоносителей из России, предупредив, что он готов позволить Европе «замерзнуть» в холодные месяцы.
Официальный представитель МИД России Мария Захарова в пятницу, как сообщается, предупредила, что Запад не понимает, как ограничение цен на энергоносители может повлиять на их собственные страны. «Коллективный Запад не понимает: введение потолка цен на российские энергоресурсы приведет к скользкому полу у него под ногами», — заявила Захарова, сообщает Reuters.
Не ожидается, что страны-члены ЕС примут решение в пятницу относительно предложенных политических идей.
Законодатели ЕС неоднократно обвиняли Россию в превращении экспорта энергоносителей в оружие для повышения цен на сырьевые товары и сеяния неопределенности в странах блока. Москва отрицает использование энергии в качестве оружия.
Фото Альянс | Фото Альянс | Getty Images
Блок из 27 стран пережил резкое падение экспорта газа из России, которая традиционно является его крупнейшим поставщиком энергоресурсов, на фоне противостояния из-за натиска Кремля на Украине.
Импорт российского газа в Европу в настоящее время составляет 9%, что представляет собой существенное падение по сравнению с примерно 40% до войны.
Ожесточенный энергетический спор между Брюсселем и Москвой недавно привел к тому, что Россия полностью прекратила поставки газа по основному маршруту поставок в Европу, усугубив риск рецессии и зимнего дефицита.
Выступая в Брюсселе накануне переговоров, комиссар ЕС по энергетике Кадри Симсон заявила журналистам, что пятничная встреча необходима для предоставления правительствам необходимых инструментов для преодоления углубляющегося энергетического кризиса.
— Дело не только в ценах, — сказал Симсон. «Это также вызов с точки зрения безопасности поставок».
Счета за электроэнергию резко выросли после того, как Россия вторглась в Украину в конце февраля, и Запад ответил массой карательных экономических мер.
Возобновляемые источники энергии нужны «быстрее, чем когда-либо»
«Мы столкнулись с чрезвычайной ситуацией не только потому, что Россия является ненадежным поставщиком, что мы видели в последние дни, недели, месяцы, но и потому, что Россия активно манипулирует газом. рынке», — говорится в заявлении фон дер Ляйен в среду.
«Я глубоко убеждена, что благодаря нашему единству, нашей решимости и нашей солидарности мы победим», — добавила она.
смотреть сейчас
Законодатели ЕС неоднократно обвиняли Россию в том, что она использует экспорт энергоносителей как оружие для повышения цен на сырьевые товары и сеет неопределенность в странах блока. Москва отрицает использование энергии в качестве оружия.
На прошлой неделе российский государственный энергетический гигант «Газпром» сослался на утечку нефти из-за остановки на неопределенный срок газопровода «Северный поток-1», который соединяет Россию с Германией через Балтийское море.
Однако с тех пор Кремль заявил, что возобновление поставок газа в Европу полностью зависит от отмены ЕС экономических санкций против Москвы.
«Я думаю, что этот энергетический кризис показал, что нам нужны возобновляемые источники энергии и переход к зеленой энергетике быстрее, чем когда-либо», — заявил в пятницу в интервью CNBC «Squawk Box Europe» Дипа Венкатешваран, старший аналитик European Utilities в Bernstein.
«На данный момент возобновляемые источники энергии никогда еще не были [настолько] дешевле, чем оптовые цены, которые зависят от цен на газ и ископаемое топливо», — добавила она.
Ограничение цен на нефть
Выступая вместе с министром финансов Франции Брюно Ле Мером перед отдельной встречей министров финансов ЕС в Чешской Республике, министр финансов Германии Кристиан Линднер призвал к солидарности всего блока в поисках решений, которые помогут домохозяйствам и предприятиям .
«Это сигнал о том, что Франция и Германия начинают эту встречу вместе, это сигнал о том, что мы стоим плечом к плечу не только здесь, но и в политическом плане», — сказал Линдер, весело подталкивая французского Le Maire.
Линдер сказал, что пригласит все страны-члены ЕС поддержать идею ограничения цен на российскую нефть.
На прошлой неделе экономические державы Большой семерки выступили с совместным заявлением в поддержку этой инициативы, хотя аналитики в области энергетики по-прежнему весьма скептически относятся к целостности предложения.
Кремль предупредил, что прекратит продажу нефти странам, которые ограничивают цены на экспорт энергоресурсов из России.
«Мы хотим избежать более высоких доходов для России, и мы хотим сохранить уровень цен для нашей экономики, и одним из благоприятных средств является ограничение цен на нефть. Это более эффективно, когда больше государств-членов Европейского Союза поддерживают эту идею», — Линднер. сказал.
СМОТРЕТЬ ПРЯМУЮ ТРАНСЛЯЦИЮ В ПРИЛОЖЕНИИ
СМОТРЕТЬ ПРЯМУЮ ТРАНСЛЯЦИЮ В ПРИЛОЖЕНИИ
Производство экологически чистой энергии: влияние ценовых факторов в регионах России
Введение
Одним из проявлений современного развития является переход к умным технологиям в различные сферы деятельности. Наиболее впечатляющие успехи этого процесса достигнуты в промышленности, где современное производство с применением автоматизации и роботизации практически не требует труда. Для проникновения этого тренда во все сферы жизни нужны не только высокотехнологичные инновации, но и устойчивая подача электроэнергии. Таким образом, можно прогнозировать, что спрос на электроэнергию во всех странах мира будет неуклонно расти. Однако производство энергии наносит значительный вред окружающей среде. Это связано с тем, что сейчас основным источником производства энергии в мире является углеводородное сырье и уголь.
Скорость «зеленых» технологий, проникновения и сокращения выбросов отходов несопоставима со скоростью производства и потребления электроэнергии.
Собранная информация позволяет сформулировать ряд гипотез о структуре данных и характере взаимосвязей. Наиболее очевидная из них состоит в том, что можно ожидать прямой зависимости динамики цен от объема производства электроэнергии (гипотеза 1) и обратной связи с объемом потребления (гипотеза 2). Кроме того, поскольку увеличение производства электроэнергии в регионе способствует увеличению уровня энергоснабжения, можно также ожидать прямой зависимости между ценой и энергообеспечением (гипотеза 3). На наш взгляд, наиболее разнонаправленные связи существуют между ценами на электроэнергию и выбросами загрязняющих веществ. Следовательно, может иметь место сонаправленное изменение цены электроэнергии и выбросов (гипотеза 4). Это возможно, если у бизнеса нет внутренних резервов роста эффективности, а рост тарифов на энергию приведет к еще большему падению эффективности капитала.
Следовательно, возможности для инвестирования в экологические проекты и мероприятия будут сокращены. В условиях, когда региональные власти не уделяют должного внимания экологической политике и контролю за выбросами, а экологические инновации слишком дороги, выбросы могут увеличиться. Такое поведение предприятий является способом наращивания производства с использованием более дешевых и энергоемких технологий, интернализацией внешних негативных воздействий в виде загрязнения окружающей среды ускоренными темпами. С другой стороны, может сложиться ситуация, когда повышение тарифов на электроэнергию будет стимулировать более экономное использование этого ресурса. Такая ситуация более типична для регионов, где плата за загрязнение и повышение тарифов покрывают затраты на мероприятия по модернизации окружающей среды, что позволит снизить потребление электроэнергии и сократить выбросы (гипотеза 5).
Методика
Обобщены данные за 2017–2020 гг. о ценах на электроэнергию, выбросах загрязняющих веществ, энергообеспеченности, производстве и потреблении энергии в регионах России.
Данные собраны на основе открытой статистической информации (Росстат, 2022). Кроме того, для оценки объемов потребления электроэнергии производственным сектором и населением использовалась информация Единой межведомственной статистической информационной системы (Федстат, 2022), а также информация специализированных аналитических агентств (динамика цен на электроэнергию) (Энерго, 2021). ). Данные были собраны на листе Data_regions в файле данных (Дополнительный материал). В первую очередь можно провести корреляционный анализ, он позволит выявить наличие линейных зависимостей между параметрами и оценить их силу. Матрица приведена в листе Corr в файле данных (Дополнительный материал).
Очевидно, что процесс распространения зеленых технологий в пространстве регионов России идет неравномерно. Регионы, где сосредоточены более крупные предприятия, работающие в сфере энергетики (в том числе по добыче углеводородных ресурсов), могут концентрировать значительные ресурсы для реализации комплексных природоохранных мероприятий.
Здесь более эффективны параметры выбросов и потребления электроэнергии промышленностью и населением. В других регионах могут быть существенные отклонения от показателей показателей лидеров. Поэтому представляет большой интерес исследование параметров оптимального сочетания затрат-затрат (выбросы) и результатов-выходов (потребление электроэнергии промышленностью и населением) по регионам России с использованием инструментов ДЭА. Модели с переменной отдачей от масштаба (VRS) рассматриваются потому, что в практике электроснабжения и электропотребления эффект масштаба ограничивается имеющимися производственными мощностями по выработке энергии (для энергоснабжения) и располагаемой мощностью транспортных электросетей ( на потребление энергии). Модель с постоянной отдачей от масштаба (CRS) и предположением о «безграничных» возможностях снижения затрат или увеличения результатов в данном случае не соответствует действительности. Также расчеты ведутся по одному входу (выбросы) и двум выходам (потребление электроэнергии промышленностью и населением), что позволяет наглядно представить результаты анализа.
Расчеты проводились для 2017 и 2020 гг. для оценки начального и конечного состояний рассматриваемой системы регионов и изменений за период на основе нормализованных данных (лист Data_regions_norn в файле данных; Доп. материал). Рисунок 1 отражает распределение реальных данных, а также оценки оптимальных параметров, полученные из входно-ориентированных моделей ВРС.
РИСУНОК 1 . Поверхностные графики для реальных данных в 2017 г. (A) и 2020 г. (B) и результаты моделей VRS с одним входом и двумя выходами в 2017 г. (C) и 2020 г. (D) .
Корреляционный анализ позволяет сделать выводы только о наличии или отсутствии линейной зависимости между параметрами. Однако можно предположить, что существуют и другие формы отношений. Поэтому проводится дополнительный анализ с помощью программы STUDIO для уточнения вида конечных функций. Мы протестировали ступенчатую регрессию, множественную линейную регрессию и 23 модели однофакторной модели (параболическая, полиномиальная, логарифмическая, степенная, экспонентная, гиперболическая, оптимальная, логистическая и синусоидальная).
Анализ
Корреляционный анализ
Более глубокий анализ данных подтвердит или опровергнет выдвинутые гипотезы. Данные корреляционного анализа опровергают гипотезу 1, т. е. имеет место весьма нестандартная ситуация, когда с ростом цены электроэнергии ее производство снижается (для всех рассматриваемых периодов коэффициент корреляции (К) находится в пределах от -0,29 до -0,22).
Гипотеза 2 подтверждается, так как существует отрицательная зависимость потребления и цен (К изменяется от -0,25 до -0,23). В то же время, если разделить спрос на электроэнергию на производство и потребление, то можно увидеть различия в степени интенсивности связи. Потребление электроэнергии со стороны населения имеет малую эластичность, то есть люди очень ограничены в возможности отказаться от электричества. Соответственно, мы видим слабую связь между количеством потребляемой населением электроэнергии и динамикой цен (коэффициент корреляции варьируется от -0,07 до -0,03). С другой стороны, потребление электроэнергии промышленностью имеет гораздо большую эластичность и с ростом цен на электроэнергию предприятия получают дополнительный стимул для активного внедрения энергосберегающих и энергоэффективных технологий, что может вызвать значительные колебания спроса со стороны производства.
Соответственно, в этом сегменте мы наблюдаем значительно большую степень взаимного изменения (К варьирует от -0,33 до -0,30).
Проверка гипотезы 3 дает неоднозначные результаты. Так, в 2017-2018 гг. наблюдается положительная связь с ценами (К изменяется от 0,01 до 0,04), а в 2019-2020 гг. эта связь становится отрицательной (К изменяется от -0,06 до -0,04). Это происходит на фоне того, что в 2017–2020 годах соотношение производства электроэнергии и энергоснабжения неуклонно увеличивается с 0,48 до 0,62.
Что касается гипотез 4 и 5, результаты говорят в пользу гипотезы 5, когда рост цен способствует сокращению выбросов (коэффициент корреляции варьируется от -0,30 до -0,27). Такая ситуация характеризует положительные тенденции в потреблении электроэнергии населением и промышленностью. Здесь большой интерес представляет более детальное рассмотрение потребления по сферам экономики. Анализ корреляционной матрицы позволяет увидеть, что основным источником загрязнения является промышленное производство (К варьирует от 0,76 до 0,83), а выбросы от населения носят вторичный характер (К изменяется от 0,32 до 0,37).
Успешному внедрению энергосберегающих технологий в промышленности способствует снижение корреляции между производством электроэнергии и промышленным потреблением. В 2017–2018 годах он составляет 0,82, а в 2019–2020 годах – 0,53–0,55. Также экологическая политика подтверждается планомерным снижением коэффициента корреляции между параметрами производства электроэнергии и выбросами с 0,67 до 0,54, то есть в 2017–2020 годах производство электроэнергии занимает все меньший удельный вес в динамике выбросов.
Результаты анализа охвата данных
Если сравнить а) и б) рис. 1, описывающие реальные данные, можно увидеть, что, с одной стороны, увеличился разброс контролируемого параметра (выбросы загрязняющих веществ). С другой стороны, очевидно, что для большинства единиц параметры эмиссии сблизились, а для единичных единиц характерны сильные отклонения, формирующие размах варьирования. То есть происходит уменьшение количества регионов с чрезмерно большими выбросами. Соответственно решения, предложенные в) и г) на рис.
1, также уменьшили диапазон с 1,4 до 0,9.. При этом постоянство формы и степени кривизны поверхности свидетельствует о том, что основные пропорции эффективности и пространственного распределения параметров в период 2017–2020 гг.
Обращает на себя внимание и то, что в оценках DEA в 2017 г. при более высоких уровнях загрязнения абсолютное большинство регионов демонстрируют эффективные параметры связей между входами и выходами. В модели это проявляется в том, что регионы могут прийти к оптимуму за счет пропорционального движения выбросов. Слабое движение предполагает изменение параметров внутренней эффективности выпусков, в нашем случае это потребление электроэнергии промышленностью и населением. Такие технологические отставания и повышения эффективности необходимы для промышленности Дагестана, Калмыкии, Чеченской Республики и Севастополя (см. вялую динамику потребления электроэнергии промышленностью на листе ВРС_2017 в файле данных; Доп.материал). Эти регионы расположены в пустынной и горной местности и не могут использовать преимущества сетевого распределения электроэнергии, что дает объективные причины их низкой эффективности и повышенного уровня выбросов.
Требуются технологические отставания и повышение эффективности потребления электроэнергии населением Республик Алтай, Тыва, Калмыкия, Коми и Ямало-Ненецкий, Ненецкий и Чукотский автономные округа, Магаданской области.
Результаты моделирования DEA в 2020 году дают несколько иные результаты (лист VRS_2020 в файле данных; дополнительный материал). Из-за снижения среднего уровня выбросов регионами-лидерами и отставания темпов внедрения энергоэффективных технологий в регионах России снижается возможность достижения оптимума только за счет пропорционального движения выбросов. Количество холостых перемещений значительно увеличивается, и они концентрируются в сфере потребления электроэнергии населением. Для промышленности технологический разрыв необходим тем же регионам (Республики Алтай, Калмыкия, Дагестан, Чечня, Севастополь). С другой стороны, для населения количество неэффективных регионов, требующих технологических изменений, увеличивается с 8 до 67. В 2020 году в сфере потребления электроэнергии населением осталось всего 18 эффективных регионов — Москва, Свердловск, Челябинск, Иркутск, Кемерово.
области, города Москва и Севастополь, республики Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия, Чечня, Башкортостан, Татарстан, Хакасия, Пермский и Красноярский края, Ханты-Мансийский автономный округ.
Главный вопрос в этой связи: насколько «зеленая политика» является важным идеологическим фактором для российских потребителей (населения), заставляет ли она их экономить и потреблять меньше энергии или цена по-прежнему является основным фактором объема потребления . В связи с отсутствием данных об источниках производства электроэнергии в разрезе регионов России были проанализированы данные по стране в целом за 1990–2000 гг. и средние цены производителей на электроэнергию за 1998–2020 гг. (лист Data_Russia в файле данных; Дополнительный материал).
Регрессионное моделирование
Результаты корреляционного анализа показывают значимую связь между количеством электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, и объемом потребления: коэффициент корреляции равен 0,592. Однако коэффициент корреляции между количеством произведенной электроэнергии классическими источниками и объемом потребления равен 0,988, а коэффициент корреляции между общим количеством произведенной электроэнергии и объемом потребления равен 0,995.
То есть, несмотря на значительную корреляцию между количеством электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, и объемом потребления, она почти в два раза ниже, чем связь между классическими источниками энергии и потреблением. Мы предлагаем гипотезу о том, что связь между количеством электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, и объемом потребления слабее из-за того, что цена электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, почти в два раза выше цены электроэнергии, вырабатываемой классическими источниками. . Коэффициент корреляции между количеством электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, и средними ценами производителей на электроэнергию за 19 лет.98–2020 составляет 0,793, что свидетельствует о сильной связи между этими факторами. Для понимания формы влияния количества произведенной ВИЭ энергии (Х 32 ) на формирование цены (Х 33 ) модель линейной регрессии оценивалась следующим образом:
Х33=-9989 +0,06672∗X 32.(1)
Как видно, коэффициент корреляции линейной модели высокий (см.
таблицу на листе Регрессия в дополнительном материале), и программа STADIA подтверждает гипотезу об адекватности линейной модели к реальным данным. Чтобы найти наилучший тип регрессионной зависимости, мы рассмотрели 23 типа моделей. Лучшие результаты представлены следующим образом:
X33 = EXP(−86,34)∗X327,746 , (2)
X33= EXP(15,34 −1,427E6X32).(3)
Полученные уравнения (см. таблицу на листе Регрессия в дополнительном материале) еще раз доказано сильное влияние роста количества энергии, вырабатываемой ВИЭ, на рост средних цен. Ошибки прогноза по ретроданным разные: по модели 1 — 36,25 %, по модели 2 — 18,3 %, по модели 3 — 16,69 %. Графики оцененных регрессионных моделей и фактическая динамика цен представлены на а) рис. 2.
РИСУНОК 2 . Результаты регрессионного моделирования и реальные данные по цене электроэнергии (A) и потреблению электроэнергии (B) .
Чтобы ответить на вопрос исследования — как «зеленая политика» влияет на цены на электроэнергию в России — мы оценим множественную линейную регрессию. Модель отражает влияние объема выработки электроэнергии ВИЭ (Х32) и цены электроэнергии (Х33) на объем потребления (Х34) и имеет следующую спецификацию:
X34 = 925,8−1,0769∗X3+0,08198∗X33.(4)
Средняя ошибка прогноза оцениваемой модели составляет всего 0,15%. Графически эта модель и фактическая динамика потребления электроэнергии представлены на б) рис. 2. Регрессия показывает, что рост электроэнергии, вырабатываемой ВИЭ, практически пропорционально снижает объем потребления электроэнергии; рост цен несколько увеличивает объем потребления электроэнергии (что может быть связано с инфляционными изменениями цен). Таким образом, можно констатировать существенное влияние электроэнергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, на рост средних цен на электроэнергию и снижение энергопотребления.
Обсуждение
Отказ от гипотезы 1 корреляционным анализом подчеркивает монопольный характер российского энергетического рынка. То есть единый оператор российской электросети реализует политику регулирования объемов отпуска для максимизации прибыли. Именно это и приводит к падению предложения при росте цен на электроэнергию. В то же время сегментация рынка показывает, что основную тяжесть такого роста несут домохозяйства, поскольку они обладают наименьшей эластичностью спроса.
Изменение зависимости между предложением электроэнергии и ценами с положительной на отрицательную свидетельствует о развитии тенденции падения рыночной эффективности капитала, когда благоприятные внешние условия не могут быть реализованы в положительных экономических эффектах. Эти результаты подтверждаются на примере капитальных вложений в строительство возобновляемых источников энергии. Эффективность таких вложений крайне низка, поскольку цена возобновляемой энергии выше, чем цена энергии классических источников.
То есть зеленая энергия дороже для российских потребителей. Из-за чрезмерно высокой стоимости строительства и обслуживания накопителей возобновляемой энергии рынок балансируется классическими источниками энергии. С увеличением подачи возобновляемой энергии в сеть увеличивается экспорт более дешевой энергии из классических источников. Это создает условия для роста средней цены на электроэнергию в России.
Подтверждение вопроса об экологических мероприятиях, стимулированных повышением цен, свидетельствует о системности экологической политики, успешном внедрении энергосберегающих решений, технологий снижения вредного воздействия на окружающую среду на практике. Об успешном внедрении энергосберегающих технологий в промышленности свидетельствует тот факт, что корреляция между производством электроэнергии и промышленным потреблением снижается.
Примечательно также, что в ДЭА 2017 г. при более высоких уровнях загрязнения абсолютное большинство регионов демонстрируют эффективные параметры связей между входами и выходами.
В модели это проявляется в том, что регионы могут прийти к оптимуму за счет пропорционального движения выбросов. Только 12 регионов России были определены как неэффективные (они расположены в горной, пустынной и труднодоступной местности). Для этих регионов характерны повышенные выбросы от производства электроэнергии и низкая вовлеченность в энергосистему России, большая доля использования неэффективных и неэкологичных источников топлива, что создает объективную основу их низкой эффективности. Результаты ДЭА в 2020 году показывают практически противоположный результат, когда эффективными по потреблению электроэнергии населением являются только 18 регионов.
Такие результаты определяют преобразования, которые произошли в сфере энергопотребления в 2017–2020 гг. Они позволяют давать рекомендации, направленные на поиск и максимально быстрое внедрение энергоэффективных технологий, в первую очередь для населения (не для промышленности). Зеленая энергетика – актуальный тренд для всего мира, в том числе и для России.
Главный вопрос в связи с этим заключается в том, в какой мере «зеленая политика» является важным идеологическим фактором для российских потребителей (населения), заставляет их экономить и потреблять меньше энергии, или цена по-прежнему остается основным фактором объема потребления.
Общее количество произведенной энергии в 1990 г. составило 1 082 152 ГВт·ч, в том числе классическая генерация из невозобновляемых источников энергии (НВИЭ) – 916 207 ГВтч (84,67%) и возобновляемая энергия (ВИЭ) – 165 945 ГВтч (15,33%). В 2020 году в целом объем выработки энергии несколько увеличился до 1 085 418 ГВтч, в том числе из классических источников – 867 757 ГВтч (79,95%) и ВИЭ – 217 661 ГВтч (20,05%). При общем росте производства энергии всего на 0,3% данные показывают снижение производства энергии из классических источников на 5,29%.%, в основном за счет значительного снижения производства энергии из нефти на 93,64% и природного газа на 9,23%. Объем выработки электроэнергии из возобновляемых источников энергии увеличился на 31% в основном за счет увеличения использования гидроэнергетики и строительства и ввода в эксплуатацию значительного количества объектов солнечной и ветровой энергетики с 2014 года.
Потребление электроэнергии в тот же период несколько снизилось с с 989 580 ГВтч в 1990 г. до 975 600 ГВтч в 2020 г., или на 1,41%, при этом рост цен производителей за этот период увеличился в 16 раз. Это подтверждает высказанную ранее мысль о низкой эластичности спроса на электроэнергию со стороны населения.
Заключение
Мы проверили множество гипотез относительно взаимосвязи параметров энергетического рынка России. Таким образом, доказан высокий уровень монополизации рынка, заключающийся в регулировании объема предложения с целью максимизации прибыли в отрасли. С помощью корреляционной матрицы доказано, что большая доля потерь от роста цен приходится на население, так как их функция спроса на электроэнергию значительно менее эластична по сравнению с функцией спроса промышленных организаций.
Также с помощью инструментов DEA мы показали, что регионы России в 2017–2020 годах претерпели серьезное изменение параметров эффективности. Если в 2017 г. большинство регионов находились в зоне эффективных коэффициентов, то к 2020 г.
количество эффективных регионов сократилось до 18. Это связано с тем, что в рассматриваемый период промышленные организации страны при последовательной политике поддержка внедрения экологических инноваций, завершился процесс оптимизации выбросов и на первый план выступило недостаточно эффективное потребление электроэнергии населением. Поэтому дальнейшее движение к оптимальным выбросам для большинства регионов России теперь связано с поиском и внедрением энергосберегающих технологий для населения.
Регрессионный анализ позволил нам количественно определить взаимосвязь между ценами на электроэнергию, объемом производства возобновляемой энергии и потреблением электроэнергии. Доказана обратная зависимость производства ВИЭ и роста цен (коэффициент корреляции 0,79344), что свидетельствует о высокой объяснительной силе оцениваемых уравнений. Эти же выводы подтверждает оцененная модель множественной линейной регрессии (коэффициент корреляции 0,93701): рост объема производства возобновляемой энергии пропорционально снижает объем потребления электроэнергии и несколько увеличивает ее цены.
Таким образом, «зеленая политика» дает небольшой рост цен и значительную экономию энергоресурсов в России.
Заявление о доступности данных
Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти в онлайн-репозиториях. Названия репозитория/репозиториев и инвентарный номер(а) можно найти по адресу: http://roslyakova24.ru/load/6-1-0-94.
Вклад авторов
Все перечисленные авторы внесли существенный, непосредственный и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее для публикации.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Примечание издателя
Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их аффилированных организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.
Дополнительный материал
Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenrg.2022.869588/full#supplementary-material
Ссылки
Данные и статистика (2022 г.). Данные из: Данные и статистика . Москва: Цифровой репозиторий Международного энергетического агентства. Доступно по адресу: https://www.iea.org/data-and-statistics/data-products.
Google Scholar
ЕЭС ЕАЭС (2022). Данные: Энергетический комплекс России . Москва: Электронный репозиторий ЕЭС ЕАЭС. Режим доступа: https://www.eeseaec.org/elektroenergeticeskij-kompleks-rossi.
Google Scholar
Энерго (2021). Данные из: Рейтинг тарифов на электроэнергию в России на 1 января 2021 г. . Уфа: Электронный репозиторий Энерго-24. Режим доступа: https://energo-24.ru/news/13582.html.
Google Scholar
Fedstat (2022). Данные из: Потребление электроэнергии промышленными организациями .