Институциональная структура нефтегазового сектора экономик Америки и России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Институциональная структура нефтегазового сектора экономик Америки и России



Оглавление

• Введение
• 1. Институциональная среда нефтегазового сектора
• 2. Анализ социально-экономических выгод от НГС США
• 2.1 Общая характеристика нефтегазовой отрасли США
• 2.2 Данные
• 2.3 Рентные налоги
• 2.4 Выгоды от занятости
• 2.5 Запасы в недрах
• 2.6 Расчет суммарных СЭ
• 3. Анализ социально-экономических выгод от НГС России
• 3.1 Институциональная среда НГС России
• 3.2 СЭВ от занятости в НГС РФ: анализ
• 3.3 Компонент СЭВ: "запасы в недрах" РФ
• 3.4 Анализ влияния рентного налога (НДПИ)
• 3.5 Расчет суммарных СЭВ от НГС РФ
• Заключение
• Список использованной литературы
• 
• Введение
• Институциональная среда страны определяется юридическими, административными и неформальными структурами, в рамках которых люди, компании, организации и правительство взаимодействуют, создавая доход и богатство. Важность качественной институциональной среды для нормального функционирования любой экономики невозможно переоценить. Институциональный подход особенно актуален для нефтегазового сектора экономики, так как именно в этом сегменте переплетаются повышенная сложность организации производства, стратегическая значимость продукции и теснейшее взаимодействие бизнеса и государства. В данном контексте наибольшую важность имеет вопрос: насколько хорошо та или иная страна сумела создать институциональные условия для того, чтобы максимизировать социально-экономические выгоды от деятельности нефтегазового сектора своей экономики? Целью работы является ответ на этот вопрос.
• В работе будет, в частности, исследоваться институциональная среда нефтегазовых секторов (НГС) таких стран, как США и России. Выбор стран обусловлен важнейшей ролью этих игроков на мировом рынке нефти, а также значимостью нефтегазового сектора для каждой из этих экономик в отдельности. Также, эти страны представляют собой различные институциональные системы, что в рамках работы с институциональным фокусом, разумеется, представляет особый интерес. Объект исследования - нефтегазовый сектор экономик США и России; предмет исследования - институциональная структура нефтегазового сектора экономик США и России.

• Задачи работы:

1. Идентификация основных показателей, по которым можно сделать вывод о степени развитости институциональной среды НГС в той или иной стране.

2. Идентификация основных измеряемых компонентов социально-экономических выгод (СЭВ) от деятельности НГС исследуемых стран.

3. Количественный анализ влияния показателей институциональной среды (ресурсного режима) на параметры социально-экономических выгод.

4. Подведение итогов и выводов о силе и значимости влияния различных показателей институциональной среды на параметры социально-экономических выгод.

В работе будут использованы количественные методы анализа временных рядов, графический анализ, аналогия, элементы институционального анализа. Работа с временными рядами проводилась при помощи пакетов Eviews 7 и Microsoft Excel 2010. В модели для США использовались базы данных IPAA, CIA World Factbook, EIA, IEA, BP и другие. В модели для России, в дополнение к вышеперечисленным источникам, использовались данные Росстата, журнала "Нефтегазовая вертикаль" и др.

Следует отметить, что главы работы не являются равномерными. Теоретическая часть не отличается большим объемом из-за того, что многие теоретические положения анализа будут раскрываться непосредственно перед применением тех или иных практических расчетов в аналитической части. Большая аналитическая часть объясняется целью получить количественное выражение для СЭВ исследуемых стран.

Анализ социально-экономических выгод будет сконцентрирован на upstream-секторе НГС, то есть на секторе, связанном с разведкой и добычей природных ресурсов. Транспортировка, переработка, конечное распределение нефтепродуктов не входят в фокус работы.

Работа организована следующим образом. В теоретической главе будут даны основные определения, используемые в дальнейшем (ресурсный режим, социально-экономические выгоды (СЭВ)). Далее будет проведен обзор нефтегазовой индустрии США, после чего будет сделана попытка построения модели, объясняющей динамику социально-экономических выгод (и их компонентов) от деятельности НГС США (upstream). После этого аналогичная работа будет проведена для НГС России (upstream). В конце работы будет приведено сравнение динамики СЭВ двух стран и будут сделаны соответствующие выводы.



1. Институциональная среда нефтегазового сектора

Институциональная среда страны определяется юридическими, административными и неформальными структурами, в рамках которых люди, компании, организации и правительство взаимодействуют, создавая доход и богатство (Almeida, Filho, 2011). Важность качественной институциональной среды для нормального функционирования любой экономики подчеркивается во множестве исследований известных экономистов - специалистов в области новой институциональной экономической теории (North, Coase, Williamson, Ostrom, Joskow, Young, Acemoglu и др.). Однако особое влияние институциональная среда оказывает на те сектора экономики, которые сталкиваются с добычей и переработкой природных ресурсов. Так, в работе (Young, 1982) указывается на то, что ценность природных ресурсов не всегда находит отражение в рыночных сигналах. В работе (Севастьянова, 2010) перечислены конкретные отличительные признаки нефтегазовой отрасли с точки зрения ее институционального окружения:

"Каждому объекту анализа и управления [в нефтегазовой отрасли, прим. авт.] свойственна определенная специфика, обусловленная рядом факторов, в частности:

· ограниченностью и невоспроизводимым характером нефтегазовых ресурсов, составляющих основу развития региональной экономики;

· эволюционным характером освоения ресурсов и, соответственно, изменчивостью во времени величины рентного дохода от добычи нефти и газа, уровня издержек и рентабельности производства;

· зависимостью социально-экономического развития от положения дел в нефтегазовом секторе и - через него - от конъюнктуры мирового рынка энергоресурсов;

· сложностью и несовершенством институциональной среды в нефтегазовом секторе, противоречивым (а порой - конфликтным) характером взаимоотношений между регионом и федеральным центром"

О. Янг в 1982 г. в качестве основного подхода, который мог бы охватить всю общность социально-экономических отношений, возникающих вокруг ресурсных отраслей, предложил институциональный подход анализа. Центральным определением в данном анализе стало определение ресурсного режима - совокупности правил, норм, процедур и практик, координирующих действия экономических агентов, вовлеченных в пользование природными ресурсами (Young, 1982). Основными компонентами ресурсного режима, согласно Янгу, являются права, правила, процедуры и исполнение. Используя эти компоненты, каждое общество "настраивает" ресурсный режим таким образом, чтобы максимизировать отдачу от пользования ресурсами в соответствии с теми критериями "максимальной отдачи", которые в данном обществе применяются. В данной работе будет введена предпосылка о конкретном виде критерия "максимальной отдачи". Введем основное определение, которое будет использовано в дальнейшем, а именно, социально-экономические выгоды (СЭВ) от деятельности нефтегазового сектора экономики. Удачное определение СЭВ и условий, при которых они максимизируются, даны в работе (Крюков, Токарев, 2007):

"Основное направление формирования экономико-правового пространства в нефтегазовом секторе состоит в создании таких условий, которые способствовали бы сближению реализованной и потенциальной общественной ценности углеводородов. В данном случае под общественной ценностью понимается совокупность (прямых, косвенных, мультипликативных) эффектов, получаемых от освоения и использования углеводородного сырья. <…> В целом обеспечить приемлемый уровень общественной ценности углеводородов можно только при наличии развитой системы институтов современного гражданского общества и эффективной специализированной институциональной системы, направленной на обеспечение социально-ориентированного освоения и использования углеводородов". Таким образом, уровень и динамика СЭВ от деятельности НГС выступают в качестве индикатора состояния и направленности формирования ресурсного режима (Крюков, Павлов, 2012).

В чем могут состоять эти прямые, косвенные, мультипликативные эффекты, которые формируют СЭВ от деятельности НГС? В (Севастьянова, 2010) находим:

"Развитие нефтегазового комплекса позволит:

· расширить доходную базу бюджета;

· существенно повысить инвестиционную привлекательность;

· создать новые рабочие места;

· активизировать рост производства в машиностроении и металлургии, изготовлении строительных материалов;

· осуществить ряд действенных социальных программ для коренных и малочисленных народов, малообеспеченных слоев населения."

В связи с обозначенной важностью возможных СЭВ от развития НГС первостепенной задачей становится научиться правильно прогнозировать и оценивать СЭВ еще до каких-либо активных действий. Для прогнозирования и предварительной оценки СЭВ, указанных выше, различными авторами предлагаются разные методы анализа. Ниже приведены некоторые из них:

· институционально-эволюционный подход, SWOT-анализ, ситуационный анализ, системный анализ (Севастьянова, 2010)

· интегрированный и адаптивный менеджмент (May, 2007)

· проектный анализ (Крюков, Токарев, 2007)

Многими исследователями разделяется точка зрения о том, что минусом перечисленных методов является недостаточная количественная проработка объекта исследования. "Часто не дается количественных оценок, а проводится только "качественный" анализ компонентов социально-экономических эффектов и выгод" (Крюков, Токарев, 2007, стр. 87). В связи с этим основным акцентом данной работы является именно попытка количественной оценки СЭВ с использованием разнообразных статистических данных по отрасли и эконометрических методов анализа временных рядов. Недостатком данного подхода является его некоторая "узость": чтобы получить количественную оценку социально-экономического эффекта, нужно сосредоточиться (по крайней мере, в первом приближении) на наиболее значимых, измеримых параметрах (таких, например, как налоги, занятость) и абстрагироваться от некоторых косвенных и мультипликативных эффектов. Преимуществом подхода является получение осязаемого количественного результата, в частности, денежной оценки СЭВ и их компонентов в динамике. Этот результат позволит сделать выводы об институциональной динамике ресурсного режима той или иной страны, которая выражается в динамике соответствующих СЭВ.

Перед непосредственным расчетом СЭВ для НГС США сделаем общую характеристику основных показателей нефтегазового сектора экономики США.

• 2. Анализ социально-экономических выгод от НГС США
• 2.1 Общая характеристика нефтегазовой отрасли США

1. США являются крупнейшим потребителем нефти на планете. В 2010 году, согласно CIA World Factbook 2011, американское потребление нефти достигло отметки около 20 миллионов баррелей в день, что составляет примерно пятую часть от мирового потребления. При этом более половины потребляемой в Америке нефти является импортной.

Коснемся характеристики американской нефтегазовой отрасли. В настоящее время отрасль находится в состоянии падающей добычи. Как видно из рисунка 1, средний дебит американских скважин снижается (хотя можно говорить о том, что на протяжении 1995-2005 этот показатель был относительно стабилен).

Рисунок 1. Средний дебит скважины, баррелей в день, источник: IPAA

Другим индикатором текущего состояния отрасли является удельный вес низкодебитовых скважин, который представлен на рисунке 2.

Рисунок 2. Удельный вес низкодебитовых скважин (marginal wells) в США, %, источник: IPAA

Можем видеть, что высоким дебитом стабильно обладают лишь 30% нефтяных скважин, а доля малодебитных газоносных скважин неуклонно растет. Однако, как ни странно, показатель кратности запасов вышеуказанные явления не ухудшают. Взглянем на рисунок 3.

Рисунок 3. Кратность запасов нефти и газа в США, лет, источник: IPAA

То есть, на протяжении 30 лет показатель кратности запасов является стабильным и колеблется в диапазоне 9-12 лет. Делаем вывод о том, что в нефтегазовой отрасли присутствуют факторы, которые положительно сказываются на динамике кратности. В частности, одним из факторов является развитие технологии. Как можно видеть из рисунка 4, технологический прогресс в отрасли привел к значительному снижению сухих разведочных скважин, а следовательно, и риска для инвестирующих нефтедобывающих компаний.

Рисунок 4. Процент сухих разведочных скважин в США, источник: IPAA

Еще одной важнейшей особенностью американского нефтегазового сектора является большая роль небольших компаний. Институциональная среда позволяет рентабельно функционировать широкому пласту мелких недропользователей. Так, согласно отчету Ассоциации независимых производителей, средняя независимая компания включает штат из 15 человек и имеет годовой оборот в 5 миллионов долларов. Показателем большого влияния на индустрию данной группы компаний являются капитальные и инвестиционные расходы. На рисунке 5 представлены капитальные расходы крупных ВИНК и мелких независимых производителей.

Рисунок 5. Капитальные затраты двух классов компаний в НГС США, миллионы долларов, источник: IPAA

Можно видеть, что, например, в последнем десятилетии капитальные затраты независимых компаний начали превалировать над аналогичным показателем ВИНК. Малые компании являются более гибкими в условиях падающей добычи и малодебитных месторождений. Им лучше удается применять новые технологические приемы добычи, которые часто связаны со спецификой месторождения и требуют индивидуального "микро"-подхода. Так, из отчета IPAA о независимых производителях выясняем, что более трети независимых компаний участвуют в проектах оффшорной добычи, а также в проектах по горизонтальному бурению. Такая организация отрасли делает ее более гибкой и адаптивной к современным реалиям.

Подведем краткие итоги. Перечисленные особенности НГС США включают следующее:

1. Отрасль находится на стадии падающей добычи;

2. В последние десятилетия в отрасли особенно сильно ощущается влияние новых технологий;

3. Роль малых компаний очень велика в нефтегазовом секторе США.

Приняв данные особенности во внимание, можно двигаться дальше в работе. Во введении была продекларирована задача, касающаяся оценки социально-экономических выгод от нефтегазового сектора. Статистика нефтегазового сектора США включает объемные массивы данных, по которым можно строить оценочные модели. Поэтому дальнейшим шагом будет расчет социально-экономических выгод для США и идентификация тех институциональных факторов, которые наиболее сильно влияют на величину этих выгод.

Эмпирический анализ социально-экономических выгод

В работе (Крюков, Токарев, 2007) сформулированы основные критерии, по которым оцениваются СЭВ.

Среди них:

· освоение государством (изъятие рентных доходов)

· уплата обычных налогов

· рациональное освоение

· занятость

· экологические издержки

· ТАИ (трансакционные издержки)

Попробуем оценить количественно факторы разной природы, которые влияют на динамику вышеуказанных показателей в экономике США.

• 2.2 Данные
• Модель основывается на данных, собираемых IPAA (Independent Petroleum Association of America). База данных включает временные ряды длительностью с 1975 по 2009 год, которые содержат обширную информацию о динамике ключевых показателей деятельности нефтегазового сектора США. Блоки данных включают:

1. Разведочную деятельность.

2. Производственную деятельность

3. Статистику по запасам и скважинам

4. Финансы

5. Налоги

6. Цены на продукцию

7. Информацию по рабочей силе и др.

Дополнительно к нефтегазовой информации была собрана информация, касающаяся общеэкономического развития США:

1. Динамика ВВП

2. Средний почасовой заработок в промышленности

3. Средняя рентабельность капитала в других отраслях по годам

Также были введены фиктивные переменные, отвечающие за "шоки" - экзогенные события политического характера (временной горизонт - 1975-2011 годы), которые должны влиять на динамику основных показателей нефтегазового рынка Если указанное событие происходит в году N, то значение переменной равно 1. Если ничего не произошло в году K, то значение переменной равно 0..

Среди них:

1. Революция в Иране 1979 года

2. Ирано-иракская война 1980 года

3. Война в заливе 1990 года

4. Азиатский финансовый кризис 1998

5. События 9 сентября 2001 года

6. Глобальный экономический кризис 2008-2009 гг.

Хотя анализ влияния данных событий на нефтегазовую конъюнктуру выходит за рамки данного исследования, эти данные были введены из эконометрических соображений: если они оказывают существенное влияние на динамику цены нефти и других переменных, то неучитывание их в регрессии может привести к искажению результатов.

В таблице 1 представлено структурированное описание данных и переменных, которые будут использованы в исследовании. Знаком "(*)" обозначены вновь сгенерированные переменные для проверки некоторые гипотез.

Таблица 1. Описание данных, используемых в анализе

Переменная	Расшифровка	Единица измерения
Разведка
Expl_oil В обозначениях используются латиница и сокращения, так как именно такая форма записи наилучшим образом воспринимается эконометрическим пакетом Eviews 7.0	Число разведочных скважин (нефть обнаружена)	Единицы
Expl_gas	Число разведочных скважин (газ обнаружен)	Единицы
Expl_dry	Число разведочных скважины (сухие)	Единицы
DRY	Доля сухих скважин от общего числа разведочных	%
Footage	Общая глубина пробуренных скважин	Миллионы футов
Wildcat	Число разведочных скважин вне известных месторождений	Единицы
Занятость
Wage_oil	Почасовой заработок рабочих в нефтегазовой отрасли	$/час
Wage_other	Почасовой заработок рабочих в других отраслях промышленности	$/час
(*) Delta_wage = wage_oil - wage_other	Разница в ставках оплаты труда	$/час
Employ	Численность занятых в upstream	Миллионы человек
Производство и издержки
Oil_prod	Производство нефти	Миллионы баррелей в день
Majors_capex	Разведочные и капитальные расходы крупных ВИНК	Миллионы долларов
Minors_capex	Разведочные и капитальные расходы независимых производителей	Миллионы долларов
Total_capex	Общие разведочные и капитальные расходы	Миллионы долларов
Drill_costs_well	Издержки бурения в расчете на скважину	Миллионы долларов
Drill_costs_ft	Издержки бурения в расчете на фут	$
Цены, финансы и налоги
Profit_oil	Рентабельность нефтяной отрасли	%
Profit_other	Рентабельность других отраслей	%
(*) Delta_profit = Profit_oil - Profit_other	Разница в рентабельностях	%
Price_oil	Цена сырой нефти	$/баррель, в постоянных долларах 2000
Price_gas	Цена газа	$/миллион футов3, в постоянных долларах 2000
Taxes	Рентные налоги, роялти	Миллиарды $
Rev	Выручка (доход) нефтедобывающих компаний "у скважины", "wellhead revenue"	Миллиарды $
Характеристики запасов и месторождений
New_oil_res	Прирост новых запасов нефти	Миллионы баррелей
New_gas_res	Прирост новых запасов газа	Триллионы кубических футов
New_oil_res_per_well	Прирост новых запасов нефти в расчете на скважину	Баррели
New_gas_res_per_well	Прирост новых запасов газа в расчете на скважину	Миллиарды кубических футов
Oil_per_well	Средний дебит скважины	Баррели/день
Oil_proved_res	Доказанные суммарные запасы нефти	Миллиарды баррелей
Oil_wells_num	Число скважин нефти	Единицы
Gas_wells_num	Число скважин газа	Единицы
Stripper_wells	Число малодебитных (менее трех баррелей в день) скважин	Единицы
Aban	Abandonments , число покинутых нефтяных скважин	Единицы
Другие показатели
GDP	ВВП в постоянных долларах 2002	Триллионы $
(*) Shocks	Экзогенные шоки	-

Источник данных: The Independent Petroleum Association of America (IPAA), Economic Reports & Industry Statistics.

Выше были приведены основные показатели, которыми руководствовались авторы (Крюков, Токарев 2007) при нахождении СЭВ от реализации нефтегазового потенциала территории. В первом приближении остановимся на анализе следующих показателей:

1. Налоги рентные

2. Выгоды от занятости

3. Запасы в недрах

Показатели были выбраны из соображений их статистической "явности" и конкретности (они наблюдаемы количественно), а также из-за того факта, что именно эти показатели составляют подавляющую долю суммарных СЭВ, как можно судить из анализа (Крюков, Токарев, 2007, стр. 151). Специфика каждого из этих компонентов будет описана ниже в соответствующих разделах работы.

• 2.3 Рентные налоги
• Попробуем идентифицировать основные влияния между вышеуказанными переменными и переменной, отвечающей за налоговые поступления рентного характера.
• Переменная "taxes" в формулировке IPAA дословно обозначает "роялти и ренты, всего".
• Первой гипотезой относительно рентного налога будет предположить о наличии сильной ковариации между переменными "taxes" и "rev". Это подтверждает как обычный коэффициент корреляции, который для данных двух переменных равен 92%, так и результаты
• МНК-оценки линейной модели с авторегрессией первого порядка. Спецификация и оцененные коэффициенты модели (таблица 2) представлены ниже:
• TAXES_t = б + вЧREV_t + е_t,
• е_t = сЧе_t-1 + u_t

Таблица 2. Результаты регрессии для переменной TAXES

0.037

Зависимая переменная: TAXES	Выборка: 1977-2009
	C REV с

0.048*** Здесь и далее используются обозначения:

***-коэффициент регрессии значим на 1%-ном уровне,

**-коэффициент значим на 5%-ном уровне,

R-squared	91%
Durbin-Watson stat	1.97

Гипотеза в тесте Бреуша-Годфри на наличие автокорреляции отвергается на любом уровне значимости. Следует отметить, что решение об использовании модели авторегрессии первого порядка было принято после того, как обычная регрессия показала наличие автокорреляции (что является частым результатом при оценке единственного регрессора в моделях временных рядов). Данная спецификация гласит о том, что увеличение выручки нефтедобывающих компаний на 1 миллиард долларов приводит к росту налоговых поступлений и роялти на 48 миллионов долларов.

Так как в начальной спецификации переменная выручки была экзогенной переменной, следующим шагом будет попытка ее эндогенизации в модели, то есть выявление факторов, которые определяют выручку, которая, в свою очередь, определяет налоговые поступления.

Гипотезы при построении модели выручки: выручка нефтедобывающих компаний сильно связана с сырыми ценами на энергоносители (price_oil, price_gas), с капитальными расходами (majors_capex, minors_capex), уровнем издержек на бурение (drill_costs_well, drill_costs_ft), а также от специальных переменных - разницы в рентабельностях отраслей (delta_profit) и от экзогенных шоков (shocks). В исходной спецификации получаем следующие результаты (см. таблицу 3):

Таблица 3. Результаты регрессии для переменной REV

Зависимая переменная: REV	Выборка: 1977-2009
PRICE_OIL PRICE_GAS MAJORS_CAPEX MINORS_CAPEX DRILL_COSTS_WELL DRILL_COSTS_FT DELTA_PROFIT SHOCKS С	0.74*** 18.13*** 0.00070*** 0.000584** 47.45 0.094 0.067 -0.034 -31.17***
R-squared	99,4%
Durbin-Watson stat	1,8

Как можно видеть из модели, на значение выручки влияют сильно факторы цены, менее сильно капитальные затраты. Экспериментальные переменные delta_profit и shocks оказались незначимыми, так же как и уровни издержек. На первый взгляд странной кажется столь большая разница между коэффициентами при price_oil и price_gas. Дело в единицах измерения: прирост цены нефти на один доллар за баррель приводит к увеличению цены на 1,5% (для данных 2010 года, IPAA), в то время как увеличение цены газа на 1 доллар за миллион кубических футов приводит к относительному изменению на 26% (для данных 2010 года, IPAA).

Избавление модели от незначимых переменных приводит к следующей спецификации:

REV_t = - 17.345*** + 0.835***ЧPRICE_OIL_t + 0.00146***ЧMINORS_CAPEX_t + 17.758***ЧPRICE_GAS_t + е_t, R²=99%

Данная спецификация, как показали тесты Дарбина-Уотсона, Бреуша-Годфри, Бреуша-Пагана, Уайта и Рамсея, не испытывает проблем с гетероскедастичностью, автокорреляцией или пропущенной (omitted) переменной. Остановимся на этой модели, которая позволила перевести переменную rev из разряда экзогенных в разряд эндогенных.

• 2.4 Выгоды от занятости
• В рамках данной работы под выгодами от занятости будет пониматься занятость в upstream-секторе нефтегазовой отрасли. Попробуем оценить факторы, влияющие на занятость в нефтегазовом секторе. Прежде всего взглянем на наглядную динамику занятости (рис. 6):

Рисунок 6. Динамика переменной EMPLOY, миллионы человек. Источник: IPAA

Как можно видеть, динамика является сложной и немонотонной. Возможно, на различных этапах на нее влияли разные факторы. В процессе анализа мы это проверим.

Первичной гипотезой было предположение о зависимости занятости от заработной платы, капитальных издержек (в том числе, лагированных), а также от производственных показателей: числа скважин, уровня издержек на бурение, а также от вновь разведанных запасов. Однако, как при подстановке указанных показателей в одно большое уравнение, так и при различных групповых комбинациях практически все они оказались незначимыми. Вероятно, среди наших данных отсутствуют те, которые в значительной степени описывают динамику занятости. Однако определенный результат был все же получен, а именно, значимая зависимость занятости от экспериментальной переменной delta_wage, которая показывает разрыв в почасовой оплате труда между нефтегазовой отраслью и другими промышленными отраслями. При регрессии employ на delta_wage мы столкнулись с двумя проблемами: автокорреляция и структурный сдвиг. Первую удалось решить, прибегнув, как и в случае с taxes, к процессу авторегрессии первого порядка Была проведена попытка решения проблемы автокорреляции без AR(1), а именно, введением лагированной переменной delta_wage(-1). Идея в том, что занятость реагирует на разрывы в оплатах труда в прошлом. Однако, эта гипотеза не нашла своего подтверждения в значимости коэффициента.. Также для коррекции автокорреляции и гетероскедастичности при оценке регрессии были использованы ошибки в форме Невье-Веста. Вторая проблема заключалась в том, что тест Чоу показал наличие структурного изменения в модели после 1997 года, что разумно ожидать при такой немонотонной динамике employ. В связи с этим выборка была разбита на 2 подвыборки: до 1997 и после 1997. По каждой из них была проведена регрессия, результаты представлены ниже (см. таблицу 4).

Таблица 4. Результаты регрессии для EMPLOY, с применением теста Chow

Зависимая: employ	Подвыборка 1977-1997
DELTA_WAGE AR(1)	0,0589* 0,4899*
R-squared Durbin-Watson stat	51% 1,677
Зависимая: employ	Подвыборка 1997-2009
Delta_wage AR(1)	0.023*** -
R-squared Durbin-Watson stat	53% 1,46

Отметим, что во второй подвыборке (1997-2009) удалось обойтись без авторегрессии: исходная спецификация выдерживает LM-тест Бреуша-Годфри на автокорреляцию.

Исходя из полученных спецификаций, мы делаем вывод о том, что увеличение разрыва между ставками оплаты труда в нефтегазовой отрасли по сравнению с другими отраслями промышленности на 1% приводит к перетоку в эту отрасль, в среднем, 59 тыс. человек на протяжении периода 1977-1997 и 24 тыс. человек на протяжении периода 1997-2009. Однако стоит помнить о том, что существуют другие факторы, влияющие на занятость, которые не учтены в этой модели (R² данных моделей всего 50%).

Полученные результаты соответствуют стандартной логике спроса и предложения на рынке труда и характерны для любой отрасли. Для того чтобы отыскать специфические аспекты занятости именно нефтегазовой отрасли, проведем анализ факторов, влияющих на параметр delta_wage.

Первичные гипотезы, касающиеся факторов, влияющих на delta_wage: разрыв в ставках заработной платы зависит от капитальных вложений (capex) Подразумевается, что рост capex, при прочих равных условиях, приводит к увеличению производительности труда, а также от масштаба обслуживаемой отрасли, то есть от общего числа обслуживаемых скважин (oil_wells_num, gas_wells_num) и от числа разведочных успехов (expl_oil, expl_gas). Результаты оценки представлены ниже (см. таблицу 5).

Таблица 5. Результаты регрессии для DELTA_WAGE

Зависимая переменная: delta_wage	Выборка: 1977-2009
C EXPL_GAS EXPL_OIL MINORS_CAPEX MAJORS_CAPEX GAS_WELLS_NUM	14.31*** 0.00276*** 0.000397 0,0000856*** 0,0000935*** 0,000000882
OIL_WELLS_NUM	0,0000265***
R-squared Durbin-Watson stat	93% 1.419

Стандартным ошибкам коэффициентов можно верить, так как проблемы с автокорреляцией у данной спецификации нет, как показал LM-тест Бреуша-Годфри. В целом исходные гипотезы оправдались: капитальные затраты действительно влияют на разрыв в ставках оплаты труда. Так, увеличение разведочных и капитальных расходов крупных ВИНК на миллиард долларов приводит к росту разрыва на 0,0935%, а независимых производителей - на 0,0856%. Также значимыми оказались некоторые производственные показатели, а именно количество разведочно-успешных газовых скважин (увеличение количества таких скважин на сто приводит к росту разрыва на 0.276%) и общее число нефтяных скважин (увеличение количества таких скважин на сто приводит к росту разрыва на 0,00265%). Стоит помнить, однако, об ограничении данной модели, которая заключается в природе самого delta_wage:

Delta_wage = wage_oil - wage_other

По определению, разрыв зависит как от ставки почасового заработка рабочих в нефтегазовой отрасли, так и от ставки в других промышленных отраслях. Соответственно, рост delta_wage может происходить и из-за спада ставки оплаты труда в других промышленных отраслях, что может не иметь ничего общего со спецификой нефтегазовой отрасли. Однако выводам из модели о значимости сугубо нефтегазовых факторов можно доверять, так как за анализируемый период зарплата в других отраслях росла поступательно, без скачков - динамика wage_other аппроксимируется прямой линией (см. рисунок 7). А это значит, что большая часть дисперсии delta_wage была вызвана именно компонентом wage_oil, который нас и интересует.

Рисунок 7. Динамика переменной WAGE_OTHER, доллары в час



• 2.5 Запасы в недрах
• В работе (Крюков, Токарев, 2007, стр. 119-120) компонент СЭВ под названием "запасы в недрах" заключает в себе оценку тех запасов, извлечение которых в свое время на соответствующем уровне технологии было технологически возможно, но экономически нецелесообразно в рамках сложившейся институциональной среды функционирования нефтегазовых компаний. Соответственно, показатель "запасы в недрах" входил в сумму СЭВ с отрицательным знаком.
• Попробуем оценить потери общества от нереализованного до конца ресурсного потенциала из-за институциональных условий. В нашей базе данных мы располагаем показателем "ABAN" - числом заброшенных нефтяных скважин. По сути, этот показатель и является искомым, ведь часто скважины забрасываются еще до полного исчерпания запасов. Однако неясно, какая доля скважин была оставлена по неинституциональным причинам (например, полная истощенность), а какая - по институциональным причинам (в частности, из-за налогового режима).
• Разделим возможные факторы, влияющие на количество "оставлений", на две группы: неинституциональные и институциональные. В первую группу включим:

· цену сырой нефти oil_price,

· число малодебитных скважин stripper_wells,

· средний дебит скважин oil_per_well,

· ставку заработной платы wage_oil,

· разрыв в рентабельностях нефтяной и других отраслей delta_profit.

При этом показатели oil_price, wage_oil и delta_profit отвечают за гипотезу рентабельности (оставление происходит из-за сложившейся ситуации на нефтяном, финансовом рынках и рынке труда), а показатели oil_per_well и stripper_wells - за гипотезу истощаемости (скважина достигла технологического предела добычи). Во вторую группу войдут рентные налоги taxes. Попробуем оценить описанную модель.

Таблица 6. Результаты регрессии для переменной ABAN, неочищенные

Зависимая переменная: aban	Выборка: 1976-2007
C PRICE_OIL STRIPPER_WELLS OIL_PER_WELL WAGE_OIL DELTA_PROFIT TAXES	15513 -203*** 0.0493*** -1223** 380* -70.7 847**
R-squared Durbin-Watson stat	89% 1.77

Перед интерпретацией удалим незначимый коэффициент при delta_profit, а также проверим модель на наличие проблем с автокорреляцией, гетероскедастичностью и пропущенной переменной (тесты Бреуш-Годфри, Бреуш-Паган, Уайт, Рамсей). Конечная оценка представлена ниже:

Таблица 7. Результаты регрессии для переменной ABAN, очищенные

Зависимая переменная: aban	Выборка: 1976-2007
C PRICE_OIL STRIPPER_WELLS OIL_PER_WELL WAGE_OIL TAXES	11786 -227*** 0.0532*** -1104** 368.1* 1041***
R-squared Durbin-Watson stat	89% 1.39

Из модели следует, что:

1. При увеличении цены сырой нефти на 1 $/барр. число заброшенных скважин снижается на 228.

2. При увеличении числа малодебитных скважин на 100 единиц число заброшенных при этом увеличивается на 5.

3. При увеличении среднего дебита скважин на 1 баррель в день число заброшенных скважин снижается на 1105.

4. При увеличении оплаты труда в нефтегазовой отрасли на 1 доллар в час число заброшенных скважин растет на 370.

5. При увеличении рентных налогов на $1 миллиард число заброшенных скважин растет на 1040.

Мы видим, что свое количественное подтверждение в виде значимости коэффициентов регрессии нашли как неинституциональная, так и институциональная группы факторов. Однако хотелось бы получить более наглядное представление об этих влияниях, а именно, какая доля числа "оставлений" приходится на каждый из факторов. Это можно сделать исходя из следующих соображений. Посмотрим на спецификацию полученной модели:

ABAN_t = 11786 - 227.9ЧPRICE_OIL_t + 0.053ЧSTRIPPER_WELLS_t - 1104.70ЧOIL_PER_WELL_t + 368.14ЧWAGE_OIL_t + 1041.0ЧTAXES_t + е_t

Таким образом, если весь столбец значений TAXES_t умножить на константу 1041, мы как раз получим примерное количество "оставлений" в каждом году, которые произошли из-за институционального фактора, то есть, из-за рентного налога. Если вычесть эти значения из столбца ABAN_t, то мы получим столбец чисел "оставлений", произошедших по неинституциональным причинам, а также столбец ошибок е_t. Изложим данные соображения ниже в виде таблицы для точности и в виде диаграммы для наглядности (см. таблицу 8 и рис. 8):



Таблица 8. Распределение ежегодного числа "оставлений" по факторам

Год	Число "оставлений" факт.	Число "институц." оставлений	Число "неинституц." оставлений	Из предыдущ., доля "группы рентабельности" «Группа рентабельности» включает показатели oil_price и wage_oil из «неинституциональных» факторов. Разность единицы и столбца показывает долю «группы истощаемости», т.е. oil_per_well и stripper_wells.	Ошибки
1976	9916	1878	7559	0,77	479
1977	9000	2096	6982	0,77	-78
1978	8380	2294	5958	0,86	128
1979	7668	2564	5917	0,75	-813
1980	6614	4024	2335	0,79	255
1981	7215	6681	266	0,76	268
1982	9426	7770	2404	0,73	-748
1983	11032	7563	6017	0,63	-2548
1984	14170	7487	6948	0,61	-265
1985	16024	7289	8030	0,59	705
1986	19233	5580	12366	0,48	1287
1987	18241	4162	12000	0,49	2079
1988	17423	4166	13100	0,46	157
1989	16107	3978	11813	0,50	316
1990	17235	4811	12010	0,50	414
1991	17584	4820	13098	0,47	-334
1992	16211	4241	12827	0,47	-857
1993	16914	4489	13251	0,46	-826
1994	17896	3522	12876	0,47	1498
1995	16389	3573	12888	0,47	-72
1996	16674	3531	11504	0,51	1639
1997	15172	3937	11608	0,50	-373
1998	13912	3070	12250	0,49	-1408
1999	11227	2663	10374	0,53	-1810
2000	10718	4383	7545	0,59	-1210
2001	12234	5777	8273	0,58	-1816
2002	13635	4021	8379	0,58	1235
2003	14300	5592	6932	0,61	1776
2004	11977	6368	5290	0,63	319
2005	11058	8107	3513	0,64	-562
2006	11738	10256	2757	0,64	-1275
2007	11639	7873	1326	0,70	2440
Средние	13343	4955	8387	-	0

Данные IPAA, расчеты автора

Рисунок 8. Распределение ежегодного числа "оставлений" по факторам. Данные IPAA, расчеты автора

Как видно из рисунка, пик "институциональных" оставлений пришелся на 1980 и на 2006 гг.

Итак, мы провели анализ таких компонентов СЭВ, как рентный налог, занятость, потери в недрах; нашли и оценили факторы, которые влияют на каждый из этих компонентов. Настало время просуммировать факторы, чтобы получить искомую денежную оценку СЭВ НГС США в динамике.

• 2.6 Расчет суммарных СЭ

В рамках данной работы, как уже было упомянуто, социально-экономические выгоды от деятельности upstream-сектора нефтегазовой индустрии США состоят из трех компонентов:

1. Рентные налоги

2. Выгоды от занятости

3. Потери в недрах (со знаком минус)

Первый компонент в явном виде присутствует в базе данных IPAA, используемой для анализа. Второй компонент, выгоды от занятости, расчитывается по следующей формуле:

Выгоды от занятости_t = EMPLOY_t Ч DELTA_WAGE_t Ч 8 Ч 250,

где 8 - количество рабочих часов в день, а 250 - количество рабочих дней в год. Следует отметить, что в анализе используется относительная ставка заработной платы delta_wage, а не абсолютная wage_oil. В этом состоит "гипотеза альтернативности" - соотношение альтернативных, а не фактических издержек/выгод для участников рынка труда. Если рабочие находят альтернативные выгоды именно в нефтегазовом секторе (что выражается в положительном значении delta_wage), то растет его социально-экономический эффект в виде увеличения потребительского излишка рабочих. Если же рабочие вынуждены соглашаться на более низкую ставку оплаты труда, чем в других промышленных отраслях (если delta_wage < 0), то нефтегазовый сектор приносит вынужденные социально-экономические потери от своей деятельности. В частности, по этой гипотезе СЭВ от деятельности нефтегазовой индустрии США являются отрицательными на протяжении 1976-1980, как мы убедимся далее.

Третий компонент, потери в недрах, рассчитывается следующим образом. Полученные из предыдущего анализа (таблица 8) значения "институциональных оставлений" умножаются на средний дебит малодебитных ("stripper well") скважин, который, по данным IPAA, составляет 3 барреля в день для периода 1976-1988 и 2 барреля в день для периода 1989-2007. Затем это число умножается на количество дней в году. После этого требуется умножение на количество лет эксплуатации малодебитных скважин. Последнее явлется дискуссионным вопросом. Различные издания указывают на различные цифры. Канадская нефтегазовая корпорация Encana указывает средний срок жизни скважины длительностью 20-30 лет (Encana, 2011), из которых 5-10 первых лет приходится на повышенную нефтеотдачу. Соответственно, для нашего анализа мы примем срок жизни малодебитной скважины равным 10 годам. Хотя эластичность СЭВ по различным срокам жизни малодебитных скважин является интересным вопросом для расширения исследования, в рамках данной работы мы ограничимся предположением, изложенным выше. Итак, если мы предполагаем, что заброшенная малодебитная скважина могла работать еще 10 лет, то каждый полученный за этот срок баррель мы должны умножить на цену за соответствующий период, то есть

Потери в недрах_t=0 = "Институц. оставления"_t=0 Ч Средний дебит_t=0 Ч 365 Ч (price_oil_t=0 + price_oil_t=1 + … + price_oil_t=9)

Так как мы распологаем информацией по ценам нефти только до 2010 года включительно, для данного анализа было сделано предположение о том, что после 2010 цена сырой нефти останется неизменной.

Итоговая денежная оценка СЭВ рассчитывается как сумма рентных налогов и выгод от занятости за вычетом потерь в недрах. Результаты расчетов представлены на рисунке 9.

Рисунок 9. Динамика СЭВ с разбиением по факторам, ось ординат - миллиарды долларов США. Данные IPAA, расчеты автора



Ограничения и недостатки данной модели:

1. Нет других компонентов СЭВ (исходные предпосылки работы)

2. Используется "гипотеза альтернативности" в расчете социальных выгод, то есть относительная, а не абсолютная, ставка заработной платы. Из-за этого предположения СЭВ общества на протяжении 1976-1980 гг. наблюдаются со знаком "-", то есть фактически являются потерями.

3. Предполагается, что покинутая скважина могла функционировать и обеспечивать добычу еще в течение 10 лет. Исходя из этого проводился расчет "потерь в недрах".

4. Имеется перекрестный эффект: рентные налоги увеличивают СЭВ, но, как было выяснено в предыдущем анализе, "оставления" скважин отрицательно зависят от налогов, а потери в недрах - это прямая функция "оставлений". Это означает, что при меньших налогах число "оставлений" (а значит и потерь в недрах) было бы меньшим, следовательно, общий уровень СЭВ, возможно, отличался бы от представленного выше.

Однако данная модель позволяет получить примерное представление о денежной величине СЭВ и их компонентов. В заключении приведем еще одно сопоставление, а именно, величину СЭВ в процентах от выручки нефтедобывающих компаний (см. рисунок 10). Это даст приблизительное представление о соотношении частных и общественных выгод от деятельности нефтегазового сектора (upstream) в экономике США на протяжении 1976-2007 гг.



Рисунок 10. Динамика соотношения СЭВ к выручке нефтегазовых компаний, проценты. Расчеты автора.

Выявив основные особенности НГС США и построив динамику СЭВ для данной страны, можно приступить к аналогичному анализу другого крупнейшего игрока в мировой нефтегазовой индустрии - России.

• 
• 3. Анализ социально-экономических выгод от НГС России
• 3.1 Институциональная среда НГС России
• Для России нефтегазовые ресурсы представляют особое значение. Их экспорт во многом является стержнем платежного баланса страны и ее бюджета. Так, доля экспорта нефти и газа в валютной выручки страны составляет примерно треть, а нефтегазовые доходы государства образуют половину бюджета (Российский статистический ежегодник 2011).
• Очень важно осознавать, в какой институциональной среде работает такой важный для российской экономики сектор, как нефтегазовый. Чтобы дать оценку качеству институционального окружения НГС взглянем на некоторые ключевые показатели отрасли. На рисунке 11 представлена динамика восполнения извлекаемых запасов нефти в РФ.

Рисунок 11. Динамика восполнения извлекаемых запасов нефти в РФ (Категории A, B, C1)

Можем видеть, что с каждым периодом прирост запасов снижается, что на фоне неизменных или увеличивающихся добычи и списания запасов приводит к неизбежному ухудшению баланса восполнения запасов. Снижение прироста запасов можно связать с геологическими (природными) причинами истощенности, однако, немалую роль здесь играет геолого-разведочная деятельность.

Геологоразведка

Дело в том, что за последние десятилетия резко упал объем проводимых геологоразведочных работ (таблица 9).

Таблица 9. Объем геологоразведочных работ

Источник: Российский статистический ежегодник 2011

Это приводит к ежегодному сокращению рентабельных запасов, особенно на фоне исчерпания крупнейших месторождений, открытых еще в СССР (таблица 10).

Таблица 10. Крупнейшие российские месторождения

Проблема понижения расходов на разведку, на первый взгляд, имеет парадоксальную природу: почему у современных частных российских компаний оказывается меньше стимулов к разведке, чем было у советских министерств 30 лет назад? Ответ следует искать в проводимой политике, в ее эффекте на институциональные условия принимаемых в НГС частных решений. Из множества гипотез, выдвигаемых для объяснения этого парадокса, можно выделить три следующие:

1. Отсутствие отлаженной частной системы геологоразведки на фоне исчезновения советской системы;

2. Слабое развитие малых компаний-недропользователей, более гибких к специфическим условиям ведения деятельности, геологоразведки в частности;

3. Дефицит государственных инструментов регулирования и схем партнерства, которые бы могли снизить риски разведки для недропользователей.

Ясно, что все эти гипотезы так или иначе затрагивают несовершенство институциональной среды, в которой действуют компании, и предполагают государственные корректировки. На данный момент правительство осознает описанную проблему с геологоразведкой. В документе (Энергетическая стратегия) находим:

"Основными проблемами в указанной сфере (сфера недропользования и управления государственным фондом недр, прим. авт.) являются:

· отставание ежегодных объемов прироста запасов топливно-энергетических ресурсов, осуществляемых за счет геолого-разведочных работ, от объемов добычи топливно-энергетических ресурсов (нефть, газ, отдельные марки угля);

· низкие темпы геолого-разведочных работ при освоении месторождений топливно-энергетических ресурсов Восточной Сибири и Дальнего Востока, полуострова Ямал, континентального шельфа арктических морей; <…>

Для достижения стратегической цели недропользования и управления государственным фондом недр необходимо решение следующих задач:

· повышение активности геологического освоения новых территорий и акваторий;

· стимулирование привлечения частных инвестиций в геолого-разведочные работы и недропользование."

В этом же документе (Энергетическая стратегия) был проведен прогноз потребности в капитальных вложениях для развития нефтяного комплекса на период до 2030 года, который включает капиталовложения в добычу с геолого-разведочными работами в размере 500 миллиардов долларов (на период 2009-2030 гг.), однако напрямую из документа не следует, какая часть этой суммы будет выделена правительством.

Динамика нефтеотдачи

Другой не менее важной проблемой современного российского НГС является негативная динамика нефтеотдачи (см. рисунок 12). В России наблюдается стабильный понижательный тренд проектной нефтеотдачи, в то время, как в США наблюдается обратная тенденция. Чем это можно объяснить? Ведь в Америке, как известно, нефтегазовый комплекс также находится на стадии падающей добычи.

Рисунок 12. Динамика проектной нефтеотдачи в России и в США

Причина опять-таки кроется в институциональных издержках государственной политики. Дефицит государственного внимания к сфере недропользования привел к невостребованности отечественных научных разработок, направленных на повышение коэффициента нефтеотдачи. Это привело к миграции технологии за рубеж. Согласно работе (Боксерман, 2006), к таким технологиям относятся:

· горизонтальное бурение,

· термошахтный метод,

· энергосберегающие тепловые методы,

· термогазовый метод,

· полимерное воздействие и др.

В этой же статье говорится о том, что "некоторые из этих разработок возвращаются на наши промыслы, но уже как "передовые западные технологии".

Еще одной проблемой схожей природы является слабая тенденция использования современных методов увеличения нефтеотдачи (МУН). Согласно рисунку 13, ...