Study of the influence of socio-economic development of northern oil and gas producing regions on emissions of pollutants into the atmosphere

ВВЕДЕНИЕ

Нефте- и газодобывающие отрасли являются экологически опасными отраслями экономики, генерирующими достаточно большое количество факторов давления на окружающую среду, в том числе и атмосферную эмиссию веществ, негативно влияющих на здоровье человека [1]. В исследованиях [2, 3, 4] установлено, что климатические условия северных регионов России - низкие температуры в течение длительного зимнего периода усугубляют негативное влияние загрязнений атмосферного воздуха, в частности PM2,5, SO2 и CO (далее - поллютанты), на заболеваемость населения болезнями органов дыхания, нервной системы, системы кровообращения и мочеполовой системы среди взрослого населения. Исследования по данной проблематике в настоящее время ориентированы на построение регрессионных моделей, связывающих заболеваемость населения региона или городских агломераций с объемами выбросов или концентрациями вредных веществ в воздухе [5, 6, 7]. При этом не учитывается влияние на динамику эмиссии загрязняющих веществ социально-экономических факторов развития соответствующего региона, таких как технологическое развитие его экономики, изменение численности населения и его благосостояния. Вследствие этого тематика данного исследования, по мнению автора, представляется актуальной. Для оценки влияния указанных факторов в настоящее время достаточно широко используется комбинация модели IPAT («I» - impact, «P» - population, «A» - affluence, «T» - technologies) Kaya [8, 9] и метода индекса логарифмического деления (Logarithmic Mean Divisia Index, LDMI) [10, 11]. Наиболее активно данный комбинированный инструментарий применяется при решении задач оценки объемов эмиссии углекислого газа при функционировании социально-экономических систем (РСЭС) различной сложности, см., например [12, 13]. Наряду с этим проводились исследования и в области оценки влияния на выбросы поллютантов социально-экономических факторов как на региональном, так и муниципальном уровне [13, 14, 15]. Но при этом не учитывались различия в природно-климатических условиях исследуемых регионов и муниципалитетов, а также различия в структуре их экономических систем, которые влияют на характеристики стационарных источников поллютантов, что, на наш взгляд, не вполне корректно. В данном исследовании в качестве объектов рассматривались региональные социально-экономические системы (РСЭС) Республики Коми (РК), Ненецкого автономного округа (НАО), Ханты-Мансийского автономного округа - Югры (ХМАО-Югра) и Ямало-Ненецкого автономного округа (ЯНАО). Эти РСЭС характеризуются очень схожими природно-климатическими условиями, и в производственно-экономических системах данных регионов доминируют отрасли, связанные с добычей и транспортировкой углеводородов.

Целью исследования является оценка влияния социально-экономических факторов развития северных нефтегазодобывающих регионов России на выбросы стационарными источниками в атмосферу загрязняющих веществ $–$ поллютантов.

Новизна работы состоит в использовании комбинации модели IPAT/Kaya и метода LDMI для количественной оценки влияния на выбросы в атмосферу поллютантов таких социально-экономических факторов функционирования северных нефтегазодобывающих регионов России, как технологическое развитие их экономики, благосостояние населения и его численность.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Модель Kaya - IPAT Kaya (impact of human activity on the environment) представляет негативное влияние деятельности человека «I» (impact) на окружающую среду в виде мультипликативной зависимости от уровня развития технологий рассматриваемой системы «T» (technologies), численности ее населения «P» (population) и его достатка «A» (affluence) [8, 9]:

$\begin{array}{c}I = PAT.\end{array}$ (1)

Под «I» предлагается понимать суммарный региональный объем выбросов поллютантов в год. Под факторами (1), влияющими на выбросы поллютантов в атмосферу, предлагается понимать: «T» - годовой объем потребляемой РСЭС электрической энергии; «A» - годовой валовой региональный продукт (ВРП), приходящийся на душу населения региона; «P» - среднегодовая численность населения региона. Для оценки влияния изменений сомножителей мультипликативных выражений на изменение результирующего показателя в настоящее время широко используется метод LMDI, который по результатам исследований ряда авторов [10, 14, 15] является наиболее оптимальным с нулевыми остаточными ошибками разложения даже при неполном наборе значений сомножителей. Разложение выражения (1) для года $«t»$ можно представить в следующем виде:

$\begin{array}{c}C\left(t\right)==\frac{C\left(t\right)}{E\left(t\right)}\times \frac{E\left(t\right)}{Y\left(t\right)}\times \frac{Y\left(t\right)}{P\left(t\right)}\times P\left(t\right)=CE\left(t\right)\times EnC\left(t\right)\times EO\left(t\right)\times P\left(t\right),\end{array}$ (2)

где $С\left(t\right)$ - общий объем эмиссии поллютантов в регионе; $E\left(t\right)$ - общее потребление электрической энергии в РСЭС; $Y\left(t\right)$ - валовой региональный продукт; $P\left(t\right)$ - среднегодовая численность населения; $СE\left(t\right)$ - удельный объем выбросов поллютантов, приходящийся на 1 кВт·час потребленной электроэнергии (удельная электроемкость эмиссии поллютантов); $EnС\left(t\right)$ - электроемкость производства ВРП; $EO\left(t\right)$ - подушевой валовой региональный продукт.

Элементы $СE\left(t\right)$ и $EnС\left(t\right)$ в совокупности характеризуют фактор «Т» (1), а $EO\left(t\right)$ и $P\left(t\right)$ - факторы «A» и «P» соответственно.

Согласно методу LDMI изменение $DС\left(t, t-1\right)$ между годом $«t»$ и  $«t-1»$ (подинтервал $\left(t, t-1\right)$ ) определяется выражением [14, 15]:

$\begin{array}{c}DC\left(t,t-1\right)=DCE\left(t,t-1\right)+DEnC\left(t,t-1\right)+DEO\left(t,t-1\right)+DP\left(t,t-1\right),\end{array}$ (3)

где

$\begin{array}{c}DCE\left(t,t-1\right)=U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)\times \ln \left(\frac{CE\left(t\right)}{CE\left(t-1\right)}\right)\end{array}$ (4)

$\begin{array}{c}DEnC\left(t,t-1\right)=U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)\times \ln \left(\frac{EnC\left(t\right)}{EnC\left(t-1\right)}\right) \end{array}$ (5)

$\begin{array}{c}DEO\left(t,t-1\right)=U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)\times \ln \left(\frac{EO\left(t\right)}{EO\left(t-1\right)}\right)\end{array}$ (6)

$\begin{array}{c}DP\left(t,t-1\right)=U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)\times \ln \left(\frac{P\left(t\right)}{P\left(t-1\right)}\right). \end{array}$ (7)

В выражениях (4-7) $U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)$ является весовой функцией, значения которой определяются следующей зависимостью:

$U\left(C\left(t\right), C\left(t-1\right)\right)=\left\{\begin{array}{c}\frac{C\left(t\right)-C\left(t-1\right)}{\ln \left(C\left(t\right)\right)-\ln \left(C\left(t-1\right)\right)},\left(C\left(t\right)\cdot C\left(t-1\right)\ne 0\right);\\ C\left(t-1\right), C\left(t\right)=C\left(t-1\right));\\ \mathrm{0,} \left(C\left(t\right)\cdot C\left(t-1\right)=0\right).\end{array}\right.$

Для количественной оценки влияния выделенных факторов $СE\left(t\right)$ $EnС\left(t\right), EO\left(t\right), P\left(t\right)$ на эмиссию поллютантов разделим выражение (3) на $DС\left(t, t - 1\right):$

$\begin{array}{c}RC\left(t,t-1\right)=\frac{DCE\left(t,t-1\right)+DEnC\left(t,t-1\right)+DEO\left(t,t-1\right)+DP\left(t,t-1\right)}{DC\left(t,t-1\right)}=\\ =\dots \frac{DCE\left(t,t-1\right)}{DC\left(t,t-1\right)}+\frac{DEnC\left(t,t-1\right)}{DC\left(t,t-1\right)}+\frac{DEO\left(t,t-1\right)}{DC\left(t,t-1\right)}+\frac{DP\left(t,t-1\right)}{DC\left(t,t-1\right)}=\\ =RCE\left(t,t-1\right)+REnC\left(t,t-1\right)+REO\left(t,t-1\right)+RP\left(t,t-1\right), \end{array}$ (8)

где $RСE\left(t, t - 1\right), REnС\left(t, t - 1\right), REO\left(t, t - 1\right) и RP\left(t, t - 1\right)$ $–$ вклады изменений выделенных факторов в изменение $RС \left(t, t - 1\right)$.

В качестве источников данных о вредных выбросах, отходящих от стационарных источников и загрязняющих атмосферу в регионах Арктической и Субарктической зон России и их социально-экономическом развитии, выступали ежегодно публикуемые статистические справочники Росстата РФ [16], отчеты о состоянии окружающей среды РФ Минприроды РФ и МГУ им. М. В. Ломоносова [17], официальная статистика региональных управлений государственной статистики по Республике Коми [18], Архангельской области и Ненецкому автономному округу [19], Тюменской области, Ханты - Мансийскому автономному округу - Югре и Ямало-Ненецкому автономному округу [20], статистическая отчетность Федеральной службы по надзору в сфере природопользования (Росприроднадзор) [21]. Рассматривался временной интервал с 2017 по 2022 г. Все стоимостные показатели были приведены к ценам 2017 г.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Выбросы поллютантов составляют только часть от региональных выбросов стационарными источниками загрязняющих веществ в атмосферу. В таблице 1 представлены значения долей суммарных объемов выбросов CO, SO2 и PM2.5 в общих объемах выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, отходящих от стационарных источников в Республике Коми, НАО, ХМАО-Югре и ЯНАО в период с 2017 по 2022 г.

Таблица 1. Доли объемов эмиссии поллютантов в общих объемах выбросов всех видов загрязняющих веществ в атмосферу для РК, НАО, ХМАО-Югры и ЯНАО с 2017 по 2022 г.

Доли суммарных объемов выбросов поллютантов в общем объеме выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников в РК, НАО, ХМАО-Югре и ЯНАО в период с 2017 по 2022 г. достаточно большие. Так, средние значения долей суммарных объемов выбросов поллютантов изменяются от 0,33 (РК) до 0,63 (НАО). Коэффициенты же вариации, в свою очередь, изменяются от 0,09 (ЯНАО) до 0,136 (ХМАО-Югра), что говорит о достаточно устойчивом характере генерации объемов выбросов поллютантов экономическими системами регионов. Таким образом, исследование влияния основных экономических и социальных характеристик функционирования рассматриваемых РСЭС на объемы указанных выбросов в атмосферу достаточно актуально. В таблицах 2-5 приведены расчетные значения вкладов $RCE\left(t,t-1\right), REnС\left(t, t-1\right), REO\left(t, t-1\right), RP\left(t, t-1\right)$ выделенных факторов (2, 8), оказывающих влияние на выбросы поллютантов в атмосферу рассматриваемых регионов.

Таблица 2. Расчетные значения RCE(t,t-1), REnС(t, t-1), REO(t, t-1), RP(t, t-1), характеризующих факторов, оказывающих на выбросы поллютантов в Республике Коми с 2017 по 2022 г.

Таблица 3. Расчетные значения $RCE\left(t,t-1\right), REnС\left(t, t-1\right), REO\left(t, t-1\right), RP\left(t, t-1\right)$, характеризующих факторов, оказывающих  на выбросы поллютантов в Ненецком автономном округе с 2017 по 2022 г.

Таблица 4. Расчетные значения $RCE\left(t,t-1\right), REnС\left(t, t-1\right), REO\left(t, t-1\right), RP\left(t, t-1\right)$, характеризующих  факторов, оказывающих  на выбросы поллютантов в Ханты-Мансийском автономном округе $–$ Югре с 2017 по 2022 г.

Таблица 5. Расчетные значения $RCE\left(t,t-1\right), REnС\left(t, t-1\right), REO\left(t, t-1\right), RP\left(t, t-1\right)$, характеризующих  факторов, оказывающих  на выбросы поллютантов в Ямало-Ненецком автономном округе с 2017 по 2022 г.

Для РК, НАО и ХМАО-Югры (таблицы 2-5) вклад удельной электроемкости выбросов поллютантов в атмосферу $RCE\left(t,t-1\right)$ является наибольшим. Так, для Республики Коми диапазон значений $RCE\left(t,t-1\right)$ составляет 0,56-0,66; для НАО - 0,51-0,66; для ХМАО-Югры - 0,64-0,86. Коэффициенты вариации значения $RCE\left(t,t-1\right)$ не превышают 0,13 (ХМАО-Югра, ЯНАО), что указывает на устойчивость влияния затрат электроэнергии на выбросы поллютантов для всех регионов. Наибольшим влиянием фактора удельной электроемкости производства ВРП характеризуется ЯНАО. Вторым по уровню влияния удельной электроемкости производства ВРП является Республика Коми, где $REnС\left(t, t - 1\right)$ за весь временной период в среднем равно 0,11. Наименее значим данный фактор для НАО и ХМАО-Югры. Расчетные значения $REnС\left(t, t - 1\right)$ для этих регионов изменяются от 0,02 до 0,06 в течение всего наблюдаемого временного периода, эпизодически увеличиваясь до 0,11. Однако для Республики Коми, НАО и ХМАО-Югры значения коэффициентов вариации значения $REnС\left(t, t - 1\right)$ очень большие, что говорит о нестабильности влияния данного фактора на эмиссию. Для ЯНАО (таблица 4) величина $REO\left(t, t - 1\right)$ сопоставима со значением вклада $RCE\left(t,t-1\right).$ Значение $REO\left(t, t - 1\right)$ также оказывает существенное влияние на выбросы поллютантов и в НАО, достигая от 40 % до 60 % от значений RCE(t,t-1) этого региона в течение всего рассматриваемого временного периода. Для остальных регионов значения $REO\left(t, t - 1\right)$ не превышают 0,11, только для ХМАО-Югры с 2020 по 2022 г. величина данного показателя больше 0,15. Коэффициенты вариации $REO\left(t, t - 1\right)$ достаточно велики и лежат в диапазоне от 0,15 (Республика Коми) до 0,64 (ХМАО-Югра). Для всех регионов значения $RP\left(t, t - 1\right)$ не превышают 0,06, что говорит о несущественном влиянии изменения среднегодовой численности населения региона на выбросы загрязняющих веществ в атмосферу. Исключением является Республика Коми, для которой значения $RP\left(t, t - 1\right)$ колеблются от 0,11 (подпериод 2022$–$2021 гг.) до 0,38 (подпериод 2019-2018 гг.). Однако коэффициентов вариации $REO\left(t, t - 1\right)$, так минимальное значение 0,24 для ХМАО-Югры и максимальное 0,53 для НАО.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

На основании использования модели IPAT Katya и метода LDMI были получены количественные оценки влияния основных социально-экономических показателей развития северных нефтегазодобывающих регионов России на эмиссию поллютантов в период с 2017 по 2022 г. Во всех рассматриваемых регионах наибольшее влияние на эмиссию поллютантов оказывают удельные затраты электроэнергии, связанные с их генерацией, и удельная электроемкость ВРП, т. е. фактор развития технологии региональной экономики «T». Вторым по значимости фактором влияния на эмиссию у 50 % регионов является фактор благосостояния их населения «А». К таким регионам относятся НАО и ЯНАО, характеризующиеся наибольшими значениями ВРП. Для всех регионов, за исключением Республики Коми, среднегодовая численность населения не оказывает существенного влияния на эмиссию поллютантов, несмотря на то, что население ХМАО-Югры более чем вдвое превосходит население РК, а население РК в полтора раза больше, чем население ЯНАО. Следует также отметить, что развитие ЯНАО характеризуется достаточно сбалансированным влиянием на эмиссию поллютантов таких факторов, как благосостояние населения региона, удельные затраты электроэнергии как непосредственно на эмиссию, так и производство ВРП. Таким образом, комбинация модели IPAT Katya и метода LDMI позволяет представить влияние на экологию в виде мультипликативной функции воздействия ключевых факторов антропогенной деятельности, обеспечивая при этом реализацию более детального анализа влияния этих факторов через декомпозицию данной функции с нулевыми остаточными ошибками на показатели, фиксируемые действующей системой государственной статистики.