Введение
Общие сведения о добыче нефти в Ямало-Ненецком автономном округе (ЯНАО)
Одним из значимых нефтедобывающих регионов Российской Федерации является ЯНАО. В табл. 1 на основе данных сайта правительства ЯНАО приведены сведения о добыче нефти в ЯНАО за 2008–2013 годы [1, 2, 3, 4, 6].
Таблица 1
Сведения о добыче нефти в ЯНАО
Добыча нефти, 2008г., млн. т |
Добыча нефти, 2009г., млн. т |
Добыча нефти, 2010г., млн. т |
Добыча нефти, 2011г., млн. т |
Добыча нефти, 2012г., млн. т |
Добыча нефти, 2013г., млн. т (на 01.12.2013г.) |
29,8 |
26,9 |
24,3 |
23,0 |
22,8 |
20,0 |
Ямало-Ненецкий автономный округ является вторым по объему добычи нефти в Западной Сибири. Широкое применение методов интенсификации воздействия на нефтяные пласты привело в 2000–2004 гг. к быстрому увеличению добычи нефти, после чего при отсутствии введения в разработку новых крупных месторождений началось ее устойчивое сокращение, составившее за последние пять лет почти 10 млн тонн. Особенно серьезный спад добычи нефти в ЯНАО наблюдался в 2010 году [1, 6]. Спад был связан с сокращением добычи предприятий, принадлежащих ОАО «Газпром нефть» (например, одно из крупнейших предприятий компании – Муравленковскнефть снизило добычу за год почти на 10 %). Снижение добычи нефти происходило в результате выработанности месторождений. Ввод в эксплуатацию новых скважин (на Равнинном, Лимбаяхском и Лонгъюганском месторождениях) не перекрывал падение добычи нефти. В 2011 году можно говорить о стабилизации добычи нефти в регионе [2, 6]. В 2012 году [3, 6] введено в опытно-промышленную разработку Самбургское нефтегазоконденсатное месторождение. Начата опытно-промышленная эксплуатация Ныдинского участка Медвежьего месторождения. Введено в опытно-промышленную разработку Новопортовское месторождение. В 2013 году начата добыча нефти на Приразломном месторождении. В добыче топливно-энергетических полезных ископаемых работало 167 организаций. Из них 28,2 % предприятий являются убыточными. Непосредственная добыча нефти в автономном округе производилась 17 предприятиями на 60 месторождениях. За январь – ноябрь 2013 года добыто 20 млн тонн нефти, что ниже января – ноября 2012 года на 4,1 % [4, 6]. Основными нефтедобывающими предприятиями в округе остаются дочерние предприятия ОАО «Газпром нефть» (59,8 % от объемов добытой нефти) и ОАО «НК «Роснефть» (29,1 % добычи нефти). Доля остальных нефтедобывающих предприятий – 11,1 %.
В настоящее время автономный округ, в силу действующего законодательства о недропользовании, не обладает действенными полномочиями и механизмами в области регулирования недропользования по углеводородному сырью. Это полностью отстраняет автономный округ от участия в решении особо актуальных вопросов (проблемных вопросов), таких как:
- · регулирование вопросов добычи и полезного использования попутного нефтяного газа;
- · повышение уровня геологоразведочных работ и улучшение структуры минерально-сырьевой базы;
- · вовлечение в разработку трудноизвлекаемых запасов нефти и газа, с привлечением и использованием новейших технологий в этой области;
- · другие вопросы и проблемы, работа над которыми в совокупности является частью экономической, экологической, инфраструктурной и социальной политики региона.
При наличии таких проблемных вопросов возрастает роль способов быстрого анализа данных с целью выявления основных тенденций в развитии различных секторов экономики региона. Быстро и корректно полученные результаты позволят грамотно инвестировать финансовые средства для развития определенной отрасли экономики региона. В связи с этим представляет интерес разбиение экономики региона на факторы, что позволит организовать целевое финансирование секторов экономики региона. Такой подход вполне может быть применим в случае ограниченности средств и вложении их не во все сразу отрасли региональной экономики, а только те отрасли, которые могут благотворно влиять на заданную отрасль региональной экономики. Например, для улучшения состояния предприятий по добыче топливно-энергетических полезных ископаемых (нефти в том числе). Подход является актуальным, учитывая снизившуюся за 10 лет нефтедобычу и снизившуюся долю предприятий по добыче топливно-энергетических полезных ископаемых в валовом региональном продукте. Помимо развития самих предприятий, принадлежащих этой отрасли, необходимо создавать окружающую «инфраструктуру», способствующую развитию этой отрасли. Для реализации такого подхода возможно применение математического аппарата факторного анализа, который реализован в некоторых программных средствах. В результате экономика региона может быть разбита на ряд независимых или мало зависимых факторов. Задачу определения сегментов (факторов) производственного потенциала можно поставить следующим образом: определить отрасли экономики, которые оказывают наибольшее влияние на добычу полезных ископаемых (нефти) в регионе.
Исходные данные для проведения исследований
В данном отчете рассматриваются факторы, влияющие на добычу полезных ископаемых (на добычу нефти, в частности) в Ямало-Ненецком автономном округе.
В качестве исходных данных рассматриваются характеристики деятельности отраслей региона за 2010–2013 годы. Данные приведены на основании [10] (табл.1) и информации с сайта Правительства ЯНАО [6]. При этом каждому параметру, характеризующему деятельность экономики ЯНАО, соответствует краткое название, необходимое для расчетов с использованием программного комплекса IBM SPSS.
Таблица 1
Параметры, характеризующие экономику ЯНАО
Название параметра |
Год |
|||
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
|
BEZR Численность безработных, зарегистрированных в государственных учреждениях службы занятости, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
87,6 |
84,4 |
66,5 |
80,5 |
RDDN Реальные денежные доходы населения, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
109,6 |
103,8 |
102,4 |
102,9 |
CROD Число родившихся на 1000 человек |
15,8 |
15,5 |
16,6 |
16,2 |
CUMR Число умерших на 1000 человек |
5,5 |
5,5 |
5,3 |
5,1 |
BRAK Число зарегистрированных браков на 1000 чел |
9,8 |
10,2 |
9,7 |
9,3 |
RAZV Число зарегистрированных разводов на 1000 чел |
6,6 |
6,6 |
6,3 |
5,7 |
MIGR Миграционный прирост, тыс.чел |
-4,7 |
4,7 |
-0,5 |
-4,8 |
PRST Зарегистрировано преступлений, тыс |
9,6 |
9,4 |
9,1 |
9,3 |
TEPI Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
106,6 |
100,8 |
102,3 |
114,0 |
POIS Добыча полезных ископаемых (кроме топливно-энергетических), в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
240,0 |
240,0 |
14,1 |
163,6 |
PICH Производство пищевых продуктов, включая напитки и табака, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
96,5 |
98,9 |
98,1 |
100,3 |
TEKS Текстильное и швейное производство, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
96,4 |
64,1 |
117,8 |
72,2 |
DREV Обработка древесины и производство изделий из дерева, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
99,6 |
140,5 |
58,8 |
86,2 |
TBUM Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность, в % от месяца предыдущего года |
91,4 |
78,3 |
64,7 |
94,7 |
KOKS Производство кокса и нефтепродуктов, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
114,6 |
112,8 |
103,5 |
116,9 |
HIMP Химическое производство, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
126,4 |
100,1 |
124,5 |
156,9 |
REZN
Производство резиновых |
100,0 |
79,8 |
123,7 |
98,0 |
NEMT Производство прочих неметаллических минеральных продуктов, в % от месяца предыдущего года |
110,5 |
74,4 |
99,0 |
129,6 |
METL Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий, в % от месяца предыдущего года |
101,2 |
103,1 |
102,4 |
96,7 |
MASH Производство машин и оборудования, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
100,5 |
105,0 |
114,6 |
114,4 |
ELOB Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
100,8 |
101,1 |
117,7 |
99,3 |
EEGV Производство и распределение электроэнергии, газа и воды, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
114,2 |
110,8 |
109,9 |
128,5 |
SHOZ Производство продукции сельского хозяйства, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
102,3 |
100,6 |
100,9 |
94,4 |
ZILD Введено в действие жилых домов, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
103,2 |
120,1 |
132,4 |
210,0 |
OBRT Оборот розничной торговли, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
88,6 |
101,5 |
106,3 |
103,2 |
OPUN Объем платных услуг населению, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
100,8 |
102,0 |
106,0 |
104,2 |
UBIT Удельный вес убыточных организаций |
40,5 |
41,5 |
43,6 |
41,4 |
PTRC Индекс потребительских цен, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
107,7 |
105,2 |
102,5 |
105,1 |
MINN Стоимость минимального набора продуктов питания, в % от периода январь – декабрь предыдущего года |
103,7 |
104,6 |
105,5 |
109,6 |
Результаты факторного анализа исходных данных
Исследования проводились по аналогии с [8, 9]. Анализ данных в табл. 1 начался с получения корреляционной матрицы, элементы которой приведены на рис.1.
Далее корреляционная матрица используется для определения факторов. Используется наиболее простой и чаще всего применяемый метод главных компонент. Для вращения применяется варимакс (этот метод является наиболее часто применяемым, поскольку он облегчает интерпретацию факторов) [7]. Результаты анализа значений главных компонент приведены в табл. 3.
Собственные значения корреляционной матрицы сортируются в порядке убывания, при этом в соответствии отбирается столько факторов, сколько имеется собственных значений, превосходящих по величине единицу. Собственные векторы, соответствующие этим собственным значениям, образуют факторы. Значения элементов собственного вектора (факторную нагрузку) можно считать коэффициентами корреляции между соответствующими переменными, характеризующими экономики региона, и факторами.
В результате количество факторов получилось равным трем (табл. 2). Получена факторная нагрузка (табл. 4) значений коэффициентов корреляции между параметрами gj (j=1,2,…29) и факторами dk (k=1,2,3). Параметр, интересующий нас, имеет номер 9 (TEPI, добыча топливно-энергетических полезных ископаемых).
Рисунок 1. Коэффициенты корреляционной матрицы, полученные по результатам анализа параметров, характеризующих экономику ЯНАО
Таблица 2
Результаты анализа главных компонент
Compo-nent |
Initial Eigenvalues |
Extraction Sums of Squared Loadings |
Rotation Sums of Squared Loadings |
||||||
|
Total |
% of Variance |
Cumul-ative % |
Total |
% of Variance |
Cumu- lative % |
Total |
% of Variance |
Cumu-lative % |
1 |
13,62 |
46,968 |
46,98 |
13,62 |
46,97 |
46,97 |
11,43 |
39,40 |
39,40 |
2 |
10,99 |
37,912 |
84,88 |
10,99 |
37,91 |
84,88 |
10,40 |
35,88 |
75,28 |
3 |
4,38 |
15,120 |
100,00 |
4,38 |
15,13 |
100,000 |
7,17 |
24,72 |
100,00 |
4 |
3,01 E-015 |
1,04 E-014 |
100,00 |
|
|
|
|
|
|
5 |
9,94 E-016 |
3,43 E-015 |
100,00 |
|
|
|
|
|
|
6 |
6,31 E-016 |
2,18 E-015 |
100,00 |
|
|
|
|
|
|
Значения факторных нагрузок в приведенной таблице обрабатываются так, чтобы для каждого фактора была отмечена та факторная нагрузка, которая имеет наибольшее абсолютное значение [5].
Из анализа факторной нагрузки (табл. 3) видно, что с фактором № 1 связана деятельность:
· предприятий, осуществляющих добычу топливно-энергетических полезных ископаемых;
· предприятий химической промышленности;
· предприятий по производству прочих неметаллических минеральных продуктов;
· предприятий металлургического производства и производства готовых металлических изделий;
· предприятий по производству и распределению электроэнергии, газа и воды;
· сельскохозяйственных предприятий;
· предприятий, осуществляющих жилищное строительство.
С деятельностью предприятий, связанных с данным фактором, связано влияние на один из параметров социального развития региона: стоимость минимального набора продуктов питания. При этом, судя по знакам, стоящим перед факторной нагрузкой, фактор № 1 неблаготворно влияет на сельскохозяйственные предприятия и предприятия металлургического производства и производства готовых металлических изделий. На остальные предприятия, с которыми связана деятельность фактора № 1, в том числе и на предприятия по добыче топливно-энергетических полезных ископаемых, действие фактора № 1 является благоприятным.
Наличие фактора № 1 приводит к уменьшению смертности и количества разводов. При этом фактор негативно влияет на миграционный прирост населения и приводит к увеличению стоимости минимального набора продуктов питания.
С фактором № 2 связана деятельность:
· предприятий по добыче полезных ископаемых (кроме топливно-энергетических);
· предприятий текстильного и швейного производства;
· предприятий по обработке древесины и производству изделий из дерева;
· предприятий целлюлозно-бумажного производства, издательской и полиграфической деятельности;
· предприятий по производству кокса и нефтепродуктов;
· предприятий по производству резиновых и пластмассовых изделий;
· предприятий по производству электрооборудования, электронного и оптического оборудования;
· предприятий по оказанию платных услуг населению.
Фактор оказывает благотворное влияние на следующие предприятия:
· по добыче полезных ископаемых (кроме топливно-энергетических);
· по обработке древесины и производству изделий из дерева;
· целлюлозно-бумажного производства, издательской и полиграфической деятельности;
· по производству кокса и нефтепродуктов.
Таблица 3
Факторная нагрузка для трех факторов
Название параметра
|
Номер фактора |
||
1 |
2 |
3 |
|
BEZR |
,036 |
,898 |
,438 |
RDDN |
-,056 |
,297 |
,953 |
CROD |
,399 |
-,896 |
-,194 |
CUMR |
-,818 |
,278 |
,503 |
BRAK |
-,948 |
,310 |
,065 |
RAZV |
-,872 |
,113 |
,477 |
MIGR |
-,838 |
,179 |
-,516 |
PRST |
-,041 |
,705 |
,708 |
TEPI |
,982 |
,185 |
,031 |
POIS |
-,078 |
,936 |
,344 |
PICH |
,440 |
,225 |
-,869 |
TEKS |
-,092 |
-,921 |
,378 |
DREV |
-,452 |
,890 |
-,054 |
TBUM |
,662 |
,669 |
,339 |
KOKS |
,498 |
,850 |
,171 |
HIMP |
,987 |
-,161 |
-,012 |
REZN |
,184 |
-,975 |
,124 |
NEMT |
,967 |
-,144 |
,210 |
METL |
-,978 |
-,166 |
,125 |
MASH |
,437 |
-,556 |
-,707 |
ELOB |
-,313 |
-,936 |
-,163 |
EEGV |
,937 |
,294 |
-,190 |
SHOZ |
-,798 |
-,192 |
,571 |
ZILD |
,821 |
,051 |
-,568 |
OBRT |
,011 |
-,390 |
-,921 |
OPUN |
,223 |
-,762 |
-,608 |
UBIT |
-,226 |
-,825 |
-,517 |
PTRC |
,136 |
,686 |
,715 |
MINN |
,819 |
,013 |
-,574 |
На остальные предприятия, с которыми связана деятельность фактора № 2, его влияние является благоприятным. Кроме этого, фактор оказывает негативное влияние на количество безработных (увеличение), рождаемость (снижение), количество преступлений (увеличение), но при этом способствует уменьшению количества убыточных предприятий. Таким образом, фактор № 2 является в целом неблагоприятным для социального развития региона.
С фактором № 3 связана деятельность:
· предприятий по производству пищевых продуктов, включая напитки и табака;
· предприятий по производству машин и оборудования;
· предприятий розничной торговли.
Судя по факторной нагрузке (табл. 3), фактор оказывает негативное влияние на деятельность всех указанных выше предприятий. Фактор способствует увеличению реальных доходов населения, но при этом способствует росту преступности и индекса потребительских цен.
С помощью рис. 1 проанализированы значения коэффициентов корреляционной матрицы и выявлены предприятия отраслей экономики ЯНАО, позитивно влияющих на предприятия, осуществляющие добычу топливно-энергетических полезных ископаемых (нефти в том числе). Выявлено, что позитивное влияние на предприятия по добыче топливно-энергетических полезных ископаемых оказывают:
предприятия целлюлозно-бумажного производства, издательской и полиграфической деятельности;
· предприятия по производству кокса и нефтепродуктов;
· предприятия химической промышленности;
· предприятия по производству прочих неметаллических минеральных продуктов;
· предприятия по производству и распределению электроэнергии, газа и воды;
· предприятия, осуществляющие жилищное строительство.
При этом следует особо отметить, что корреляционный коэффициент между добычей топливно-энергетических полезных ископаемых и химической промышленностью, а также производству и распределению электроэнергии, газа и воды положительный и близок к 1. Такая положительная корреляция свидетельствует о том, что увеличение значений индексов развития химической промышленности, а также производства и распределения электроэнергии, газа и воды приведет к увеличению значения индекса добычи топливно-энергетических полезных ископаемых. Кроме этого, близость к 1 свидетельствует о сильной зависимости рассматриваемых параметров, причем зависимость приближается к функциональной связи.
Одновременно с этим значение коэффициента корреляции между добычей топливно-энергетических полезных ископаемых и металлургическим производством и производством готовых металлических изделий, а также предприятиями сельского хозяйства имеют отрицательные значения, близкие к -1. Это означает, что предприятия данных отраслей оказывают негативное влияние на добычу топливно-энергетических полезных ископаемых, при этом зависимость между параметрами также близка к функциональной зависимости.
Вывод
С учетом состава фактора № 1 анализа и анализа значений коэффициентов корреляционной матрицы можно выделить отрасли, в которые рекомендуется вкладывать средства в ЯНАО для благоприятного развития добычи топливно-энергетических ископаемых:
· химическая промышленность;
· производство прочих неметаллических минеральных продуктов;
· производство и распределение электроэнергии, газа и воды;
· жилищное строительство.
При этом следует учесть, что развитие добычи топливно-энергетических полезных ископаемых, в свою очередь, может привести к ухудшению ситуации на предприятиях металлургического производства и производства готовых металлических изделий, а также предприятий сельского хозяйства.
Рецензенты:Гришин И.А., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой менеджмента, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный университет», г. Волгоград.
Курченков В.В., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой государственного и муниципального управления, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный университет», г. Волгоград.