Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

Перекрестное субсидирование в электроэнергетике: подходы к моделированию снижения его объемов

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-1-2-24-35

Полный текст:

Аннотация

В статье рассматриваются экономические эффекты от снижения объемов перекрестного субсидирования для участников рынка электрической энергии, а также разработаны методологические подходы к моделированию поэтапного снижения объемов перекрестного субсидирования в экономике. Для моделирования влияния экономических и социальных эффектов от ликвидации перекрестного субсидирования использовались методология системы национальных счетов (СНС) – симметричные таблицы «затраты – выпуск» и межотраслевой баланс «продукт – продукт», рассчитанный по выпуску конечного продукта 22 отраслей промышленности. Проведен сравнительный анализ двух вариантов ликвидации перекрестного субсидирования: одномоментный и постепенный.

Одномоментная ликвидация перекрестного субсидирования оказала худшее влияние на экономические показатели участников энергорынка, чем при его поэтапном снижении.

Моделирование поэтапного снижения перекрестного субсидирования нацелено на определение максимально возможного темпа роста тарифов на электроэнергию для населения. В качестве критерия оптимальности скорости роста тарифов на электроэнергию использовано минимальное значение экономического ущерба для отраслей экономики, рассчитанного как разница сальдированного прироста (убытия) валовой добавленной стоимости в диапазоне порогового интервала увеличения расходов домашних хозяйств на покупную электроэнергию в общей структуре расходов.

Для построения модели использована макроэкономическая модель формирования, использования и воспроизводства отраслевой добавленной стоимости.

Анализ воздействия изменения тарифов на электроэнергию для населения проведен с шагом в 1 % до уровня, обеспечивающего полное сокращение перекрестного субсидирования. Рассчитана оптимальная скорость прироста тарифов для регионов с максимальной ставкой тарифа на электроэнергию (Московская область) и минимальной ставкой (Оренбургская область).

 

Для цитирования:


ТРАЧУК А.В., ЛИНДЕР Н.В. Перекрестное субсидирование в электроэнергетике: подходы к моделированию снижения его объемов. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2017;(1-2):24-35. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-1-2-24-35

For citation:


TRACHUK A.V., LINDER N.V. Cross-subsidizing in power industry: approaches to development of stage-by-stage decrease in volumes. Strategic decisions and risk management. 2017;(1-2):24-35. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-1-2-24-35

Введение

Перекрестное субсидирование в электроэнер­гетике является одной из наиболее актуальных про­блем. Его понимают как ценовую дискриминацию: тариф на электрическую энергию для промышлен­ных и коммерческих потребителей устанавливается выше предельных издержек, а для домохозяйств - ниже, так что первые вынуждены переплачивать и субсидировать последних. Для сравнения: в тех странах, где нет перекрестного субсидирования, соотношение цен обратное (табл. 1).

Мнения экспертов о влиянии перекрестного субсидирования на экономику различно. Некото­рые из них [Хуберт Ф., 2002] полагают, что при об­щем низком уровне тарифов такие меры могут быть оправданы, однако большинство [IrwinT., 1997; На­зарова Н. А., Минеханова Н.Т., 2009; Трачук А. В., 2011; Селляхова О., Фатеева E., 2012; Золото­ва И.Ю., 2015; Валитов Ш.М., 2015; Еладких Е.Г., Базанова Е. А., 2016] сходится во мнении, что дан­ный механизм ценообразования неэффективен и оказывает негативное влияние как на экономи­ку страны в целом, так и на развитие энергетиче­ской отрасли. Государство также предпринимает меры с целью сократить объемы перекрестного субсидирования в энергетике [Селляхова О., Фа­теева, 2012; Королев И. А., Хабачев JI. Д., 2015]. Мы ставим перед собой задачу оценить эконо­мические эффекты от снижения объемов пере­крестного субсидирования для участников рынка электрической энергии, разработать методоло­гические подходы к моделированию поэтапного снижения объемов перекрестного субсидирова­ния в экономике.

 

Таблица 1

Тарифы на электроэнергию в странах мира в 2014 году, долл. (по данным [Energy Subsidies 2015])

Страна

Тариф

Отношение
тарифа
для домо- хозяйств
к тарифу для промыш- ленных по- требителей

для
домохозяйств

для
промышленных потребителей

США

0,19

0,08

1,72

Великобритания

0,24

0,15

1,64

Германия

0,29

0,12

2,51

Франция

0,25

0,09

2,94

Япония

0,27

0,17

1,61

Корея

0,17

0,11

1,43

Тайвань

0,14

0,11

1,28

КНР

0,12

0,19

0,64

Перекрестное субсидирование в России: виды и динамика

Впервые перекрестное субсидирование в Рос­сии было введено в начале 1990-х гадов как мера социальной поддержки населения в период ре­форм, когда часть платы перекладывалась на пред­приятия. В течение 2000-2012 годов имел место экономический рост и рост благосостояния насе­ления, но объемы перекрестного субсидирования также продолжали расти, хотя государство пыта­лось регулировать этот процесс [Ряпин И., 2013].

Также следует отметить, что до 2014 года в Российской Федерации перекрестное субсиди­рование в электроэнергетике было запрещено: нельзя было установить пониженные тарифы для одних потребителей/товаров за счет увеличе­ния цен для других. В 2014 году данный механизм был легализован и соответствующее понятие вве­дено в законодательство России [Федеральный закон 2003]. Существующие сегодня виды пере­крестного субсидирования показаны на рис. 1. Объемы перекрестного субсидирования соста­вили в 2015-м около 347млрд руб. (табл. 2) [Трачук А.В., Линдер Н.В., Золотова Е.В. и др., 2016].

 

Рис. 1. Составляющие конечной цены на электроэнергию и виды пере­крестного субсидирования в них

 

 

Таблица 2

Объемы перекрестного субсидирования, млрд руб., за 2011-2015 годы (Итоги, 2017)

Показатель

2011

2012

2013

2014

2015

Общая сумма перекрестного субсидирования посредством регулируемых договоров на электроэнер­гию и мощность

60,1

61,4

62,9

67,8

71,3

Предельная величина перекрестного субсидирования, заложенного в сетевые тарифы

205,3

209,4

213,6

218,9

229,4

Объем переплаты за электроэнергию потребителями «последней мили»

58,6

74,1

42,4

23,9

20,7

Объем перекрестного субсидирования в ставке на оплату потерь электроэнергии

29,92

27,94

26,36

28,9

25,6

Общая сумма перекрестного субсидирования

353,92

372,84

345,26

339,5

347

За последние пять лет объемы перекрестно­го субсидирования удалось снизить на 6,92 млрд руб., или на 2%, в основном за счет сокраще­ния объемов переплаты за электроэнергию по­требителями «последней мили» (на 37,9млрд руб., или в 3,5 раза). В ставке на оплату потерь электроэнергии объем перекрестного субсидиро­вания снизился на 4,32млрд руб., или на 14,8%.

К негативным тенденциям следует отнести увеличение объемов перекрестного субсиди­рования посредством регулируемых договоров на электроэнергию и мощность (оно составило 11,2млрд руб., или 18,3%) и предельной величи­ны перекрестного субсидирования, заложенного в сетевые тарифы (на 24,1млрдруб., или 11,7%).

Основной критике механизм перекрестного субсидирования подвер­гается главным образом из-за того, что льготным та­рифом на электроэнергию пользуются все категории населения вне зависимости от своего материального положения. В результате большая часть субсидий уходит на льготы для граж­дан со средним и высоким доходом, потребляющим значительно больше элек­тричества. Малообеспечен­ные слои населения полу­чают льготы в существенно меньшем размере [Епихи- на RA., 2011].

 

Таблица 3

Формирование и распределение доходов в текущих ценах по отраслям экономики, млрд руб., за 2000-2014 годы [Национальные счета 2015]

Год

Счет образования доходов

Счет использования располагаемого дохода

Оплата труда наемных работников

Валовая прибыль экономики и валовые смешанные доходы

Чистые налоги на производство

Расходы на конечное по­требление домашних хозяйств

Валовое накопление

Расходы государственного управления

Чистый экспорт

1998

1263

947

420

1511

394

493

232

1999

1934

2132

758

2583

715

703

822

2000

2937

3120

1248

3374

1366

1103

1463

2001

3848

3693

1403

4417

1963

1470

1094

2002

5065

3907

1847

5542

2169

1942

1166

2003

6231

4864

2113

6692

2755

2366

1394

2004

7845

6307

2875

8588

3559

2890

1990

2005

9474

7887

4248

10 792

4339

3646

2833

2006

11 986

9545

5387

13 129

5699

4680

3409

2007

15 526

11 387

6334

16 218

8034

5751

3245

2008

19 560

13 499

8218

20 184

10 526

7360

3207

2009

20 412

11 921

6 475

21 203

7345

8067

2193

2010

22 996

15 094

8 219

23 843

10 473

8671

3321

2011

27 647

17 273

10 880

27 427

13 983

10 103

4288

2012

31 578

18 612

12 409

31 088

15 224

11 889

4399

2013

34 269

21 829

10 112

47 958

14 460

13 020

5271

2014

37 119

23 127

10 225

52 225

14 706

13 932

5065

Кроме того, развитие технологий в отрасли позволило крупным промышленным компаниям уходить от перекрестного субсидирования: с этой целью они строят собственные объекты генера­ции электроэнергии, оспаривают в суде механизм «последней мили», тратят средства на присо­единение к сетям ОАО «ФСК ЕЭС» (существу­ет разница между тарифами ОАО «ФСК ЕЭС» и распределительной сетевой компании: около 30 и в среднем 82коп./кВт-ч соответственно), за­крывают производства в регионах с высоким та­рифом и переносят производства в регионы, где тариф ниже. В результате основная нагрузка при­ходится на малый и средний бизнес, его эффек­тивность снижается, падение прибыли сетевых компаний сказывается на их надежности [Трачук А.В., 2010]. В связи с этим мы провели ана­лиз одномоментного и постепенного снижения объемов перекрестного субсидирования: с целью оценить его влияние на экономику страны.

Методология исследования

Для анализа мы использовали инструменты системы национальных счетов (CHC): симме­тричные таблицы «затраты - выпуск», межотрас­левой баланс «продукт - продукт», рассчитанный по выпуску конечного продукта 22 отраслей про­мышленности. Национальные счета, отражаю­щие все фазы экономического процесса (произ­водство, образование и распределение доходов, потребление и накопление, операции с финансо­выми инструментами и т. д.), дают обобщенное представление о функционировании экономи­ки в определенный период. Суть CHC сводится к тому, что обобщающие показатели развития экономики на различных стадиях процесса вос­производства формируются и увязываются между собой. Построение балансовых таблиц отражает наличие активов и обязательств на ту или иную дату, изменение национального богатства в от­четном периоде, в таблицах «Затраты - выпуск» производство и использование товаров и услуг показаны в отраслевом разрезе.

На первом этапе проанализирована взаимо­связь между валовой добавленной стоимостью отраслей экономики и ее дальнейшим распределе­нием на воспроизводство и конечное потребление (табл. 3).

Далее в пакете SPSS проведен регрессионный анализ влияния элементов счета образования до­ходов на конечное потребление и воспроизвод­ство в ценах 2014 года.

В результате мы получили следующие зависи­мости:

y1 = –22,533 + 1,97x1 + 0,77x2–4,036x3,

где y1 – расходы на конечное потребление до­машних хозяйств, млрд руб.; X1 - оплата труда на­емных работников, млрд руб.; X2 - валовая при­быль экономики и валовые смешанные доходы, млрд руб.; X3 - налоги на производство, млрд руб.

Проверка значимости модели множественной регрессии осуществлена на уровне 0,05, при ко­тором значение критерия Фишера FKp составило 115,81. Скорректированный коэффициент детер­минации модели R2 составил 0,956.

Аналогично составлены зависимости по другим элементам использования располагаемого дохода:

y2 = 53,685 + 0,241x1–0,11x2 + 0,792x3,

где y2 - расходы на валовое накопление основ­ного капитала, млрд руб.

Проверка значимости модели множественной регрессии осуществлена на уровне 0,05, при ко­тором FKp = 631,519. Скорректированный коэф­фициент детерминации модели R2 составил 0,992.

Модель множественной регрессии расходов государственного управления имеет вид:

y3 = –95,748 + 0,333x1 + 0,175x2 + 0,244x3,

где y3 - расходы на государственное управле­ние, млрд руб.

Проверка значимости модели множествен­ной регрессии осуществлена на уровне 0,05, при котором FKp = 682,565. Скорректированный коэффициент детерминации модели R2 составил 0,992.

В связи с тем что сальдо экспорта и импорта не имеет явно выраженной зависимости от фор­мируемого в экономике совокупного дохода, мы допустили, что его доля равна 10% от совокуп­ных формируемых в экономике доходов:

где у4 - сальдо «экспорт - импорт».

Далее мы проанализировали воздействие по­этапного снижения объемов перекрестного суб­сидирования. Мы заложили снижение объемов на 2%, т. е. взяли снижение, которое получили, ана­лизируя объемы за 2011-2015 годы (см. табл. 2).

 

Таблица 4

Результаты расчетов воздействия постепенного снижения объемов перекрестного субсидирования на участников энергорынка, млрд руб. (в ценах 2011 года)

Отрасль

Валовая прибыль

Сальдо эффектов в разрезе элементов добавленной стоимости

по отраслям экономи­ки при снижении цен на электроэнергию

энергокомпаний при сокра­щении объемов перекрестного субсидирования на 2%

Всего

Оплата труда

Валовая прибыль

Чистые и др. налоги на про­изводство

Нефтегазовая промышленность

+507,3

-501,4

5,9

3,2

2,04

0,66

Добыча угля

+106,2

-102,8

3,8

3,38

0,43

0

Горючие сланцы и торф

+0,3

-0,3

0

0

0

0

Электро- и теплоэнергия

+ 1056,4

-1007,1

49,3

18,7

29,58

1,12

Черная металлургия

+681,53

-718,43

-36,9

-12,4

-22,34

-2,16

Цветная металлургия

+435,76

-462,49

-26,73

-8,48

-17,28

0,97

Химическая и нефтехимическая про­мышленность

+528,65

-501,4

27,25

16,92

9,27

1,06

Легкая промышленность

+674,23

-631,16

43,07

22,22

19,56

1,29

Пищевая промышленность

+ 1462

-1338

124

46,15

71,82

6,03

Производство стройматериалов

+412

-511,5

-99,5

-36,25

-61,1

-2,15

Деревообрабатывающая и целлюлозно- бумажная промышленность

+304

-356

-52

-26,4

-24,04

-1,56

Производство машин и оборудования

+2633

-2919

-286

-170.4

-110,91

-4,69

Прочие

+220

-189

31

16

15

0

Строительство

+4044

-4205

-261

-123

-125,35

-12,65

Сельское хозяйство

+2025

-1874

151

28

120,7

2,3

Транспорт и связь

+2821

-2710

111

54,12

55,85

1,03

Торговля и посреднические услуги

+ 8219

-8096

123

17,65

103,45

1,9

Прочие виды деятельности

+371

-362

9

3,7

5,3

0

ЖКХ и непроизводственные виды быто­вого обслуживания населения

+ 1154

-1028

126

81,55

38,08

1,08

Здравоохранение

+2056

-1794

262

221,34

39,64

1,02

Финансовое посредничество, страхо­вание

+2821

-2218

603

427,02

173

2,98

Наука и научное обслуживание

+601

-633

-32

-32

0

0

Итого:

+33133,37

-28420,26

4713,11

2551,02

2127,39

34,7

В табл. 4 приведены результаты расчетов, как снижение объема перекрестного субсидирова­ния на 2% влияет на валовую прибыль компаний отраслей экономики в результате снижения цен на электроэнергию и динамику доходов компаний электроэнергетической отрасли (потеря доходов и, как следствие, сокращение валовой прибы­ли), а также сальдо вышеприведенных эффектов (или конечного эффекта).

Структурные различия в перечне спроса на продукцию различных отраслей со сторо­ны домохозяйств, государственного управления и расходы на капитальные вложения оказывают влияние как экономический эффект от изменения цен на электроэнергию. Так, например, согласно расчетам на базе межотраслевого баланса [Система таблиц [б.г.]], увеличение спроса домохо­зяйств на 1 усл. ед. повлечет прирост ВВП на 1,74 усл. ед., при этом валовая добавленная стоимость составит 64,9 уел. ед. Рост спроса со стороны государственного управления на продукцию от­раслей промышленности на I усл. ед. повлечет прирост ВВП на 2,21 уел. ед., в том числе 97,2 усл. ед. составит валовая добавленная стоимость. И наконец, рост спроса на капитальные вложения на I усл. ед. повлечет прирост ВВП на 1,56 усл. ед., в том числе 0,83 усл. ед. составит валовая до­бавленная стоимость.

Как показывает анализ данных, снижение объемов перекрестного субсидирования окажет наибольшее негативное влияние на компании, работающие в машиностроении ( - 286 млрд руб.), строительстве ( - 261,0млрд руб.), производстве стройматериалов ( - 99,5млрд руб.). Эго обусловлено снижением спроса на их продукцию при изменении расходов на электро­энергию у потребителей данной продук­ции. Также снижение экономического эффекта будет наблюдаться в отраслях черной и цветной металлургии ( - 36,9 и - 26,73 млрд руб. соответственно) и деревообрабатывающей промышлен­ности ( - 52,0млрд руб.). К изменению цен на электроэнергию также чувстви­тельны наука и научное обслуживание (— 32 млрд руб.). Все остальные рассмо­тренные отрасли, наоборот, улучшат свои экономические показатели за счет снижения цен на электроэнергию. Наибольший экономический эффект получат финансовое посредничество, страхование (+603 млрд руб.), здравоох­ранение (+262млрд руб.), сельское хо­зяйство (+151 млрд руб.), торговля и по­среднические услуги (+123 млрд руб.). Таким образом, снижение перекрестно­го субсидирования больше окажет не­гативное воздействие на компании про­мышленных материалоемких отраслей и приведет к росту валовой прибыли компаний, оказывающих финансовые, страховые, торгово-посреднические, оздоровительные услуги.

Далее проведен анализ влияния одномоментного сокращения пере­крестного субсидирования на эконо­мические показатели деятельности субъектов энергорынка. По проведен­ным нами расчетам, общая сумма пере­крестного субсидирования в 2015 году составила 347млрд руб. В табл. 5 показан экономический эффект одномоментно­го сокращения перекрестного субсидирования (на сумму 347млрд руб.).

 

Таблица 5

Влияние одномоментного сокращения перекрестного субсидирования на экономи­ческие показатели участников энергорынка, млрд руб. (в ценах 2011 года)

Отрасль

Динамика валовой прибыли по отраслям

Сальдо эффектов в разрезе элементов добавленной стоимости отраслей

при снижении цен на элек­троэнергию для компаний указанных отраслей

при росте цен на элек­троэнергию для населе­ния

Всего

Оплата

труда

Вало­

вая

при­

быль

Чистые и др. налоги на произ­водство

Нефтегазовая промышленность

+ 1546

- 1670

-114

-34,57

-85,36

-4,07

Добыча угля

+ 1842

-1898

-56

-35

-21

0

Горючие сланцы и торф

+31

-27

+4

+2

+2

0

Электро- и теплоэнергия

+ 1439

-1246

+ 193

+68

+118

+7

Черная металлургия

+ 1128

-885

+243

+72

+164,88

+6,12

Цветная металлургия

+6563

-6379

+ 184

+56

+ 124,1

+3,9

Химическая и нефтехимическая промышленность

+ 1065

-1254

-189

-97

-80

-12

Легкая промышленность

+ 1227

-1411

-184

-99,5

-81

-3,5

Пищевая промышленность

+ 1462

-1632

-170

-79

-84

-7

Производство стройматериалов

+773

-584

189

102

83

4

Деревообрабаты вающая и целлюлозно-бумажная промышленность

+409

-597

-188

-39

-36

-13

Производство машин и обору­дования

+3517

-3369

+148

+99,1

+43

+5,9

Прочие

+456

-510

-54

-23

-28

+3

Строительство

+6815

-6764

+149

+71

+76

+3

Сельское хозяйство

+3417

-3555

-138

-13

-121

-4

Транспорт и связь

+2821

-2730

-69

-33

-31

-5

Торговля и посреднические услуги

+ 1556

-1792

-236

-14,3

-213

-8,7

Прочие виды деятельности

+459

-546

-87

-51

-33

-3

ЖКХ и непроизводственные виды бытового обслуживания населения

+1574

-1706

-132

-81

-47,8

-3,2

Здравоохранение

+3238

-3120

+ 118

+82

+25

+5

Финансовое посредничество, страхование

+3449

-3232

-197

-143

-48,1

-5,9

Наука и научное обслуживание

+954

-943

+11

+9

+2

0

Итого:

+ 45433

-45542

-575

-181,27

-271,28

-31,45

Как показывают расчеты, в случае одномо­ментного снижения объемов перекрестного суб­сидирования отрицательный экономический эф­фект будет наблюдаться в большинстве отраслей промышленности и сферы услуг. Например, от­рицательный эффект будет выражен в снижении валовой прибыли: для торговли и посредниче­ской деятельности - на 236млрд руб., для сель­скохозяйственной отрасли - на 138 млрд руб., для финансового посредничества и страхования - 197 млрд руб. Отрицательный эффект будет вы­зван сокращением спроса со стороны потребите­лей в связи с сокращением их доходов и увеличе­нием цен не только на электроэнергию, но услуги ЖКХ и др. В некоторых отраслях будет положи­тельная динамика показателей эффективности, в частности в черной и цветной металлургии сумма валовой прибыли увеличится на 243 млрд руб. и 184 млрд руб. соответственно. Вместе с тем отрицательный результат превысит поло­жительный, что связано с особенностями диффе­ренциации структуры спроса на товары и услуги у населения и промышленных потребителей.

Таким образом, в результате одномоментного снижения объемов перекрестного субсидирова­ния у участников энершрынка будут хуже эко­номические показатели, а значит, следует разра­батывать программу постепенного (поэтапного снижения) перекрестного субсидирования.

Результаты исследования: разработка модели поэтапного снижения объемов перекрестного субсидирования

Анализ нацелен на определение максимально возможного темпа роста тарифов на электроэнер­гию для населения. В качестве критерия опти­мальности скорости роста тарифов на электро­энергию использовано минимальное значение экономического ущерба для отраслей экономики, рассчитанное как разница сальдированного при­роста (убытия) валовой добавленной стоимости в диапазоне порогового интервала увеличения расходов домашних хозяйств на покупную элек­троэнергию в общей структуре расходов.

Для построения модели мы использовали макроэкономическую модель формирования, ис­пользования и воспроизводства отраслевой до­бавленной стоимости. Анализ воздействия изме­нения тарифов на электроэнергию для населения проведен с шагом в I % до уровня, обеспечиваю­щего полное сокращение перекрестного субсиди­рования.

В табл. 6 показаны прогнозные значения ма­кроэкономических показателей формирования и использования ВВП за 2016-2017 годы. Да­лее, используя модель, описывающую взаимо­связь между элементами валовой добавленной стоимости отраслей экономики и элементами совокупного спроса на конечное и воспроизвод­ственное потребление продукции, мы провели расчеты поэтапного снижения объемов пере­крестного субсидирования (табл. I). В расчетах учтен уровень малоимущего населения на уров­не 2015 года - 13,3% (Неравенство и бедность [б.г.]). Для компенсации стоимости электро­энергии для малоимущих групп населения по­требуется 21,305 млрд руб.

 

Таблица 6

Прогнозные макроэкономические показатели формирования и использова­ния ВВП за 2016-2017 годы, млрд руб.

Показатель

2016

2017

Структурные элементы валовой добавленной стоимости

Валовый внутренний продукт в рыночных ценах

66190119,9

71406399,2

Оплата труда наемных работников

33 848456,7

36738 105,6

Валовая прибыль и валовые смешанные доходы

21 829 103,1

23 126533,9

Налоги на производство и импорт

10412066,7

11 500418,2

Структурные элементы совокупного спроса

Расходы на конечное и воспроизводственное потребление

479557481,5

522251411,4

Расходы домохозяйств на потребление

34671924,3

38 037185,0

Валовое сбережение

15388 123,3

16317869,8

Расходы на государственное управление

13 020207,3

13932321,5

Согласно статистическим данным, в на­стоящее время уровень затрат домохозяйств на оплату электроэнергии в среднем по РФ со­ставляет 2,29%. При повышении доли расходов на электроэнергию не более чем на 0,5-0,7% (в интервале от 2,79 до 3,05%) оптимальный уро­вень повышения тарифов будет - 65 % от средне­взвешенного уровня 2016 года - 2,65 руб./кВт-ч. При этом средневзвешенная плата за электро­энергию составит 5,01 руб./кВт-ч и при средне­статистическом потреблении электроэнергии одним домохозяйством 162 кВт-ч в месяц увели­чится с 429,3 до 811,62руб. При целевом темпе роста доли расходов на электроэнергию в расхо­дах домохозяйств не более 0,5-0,7% за год полная ликвидация перекрестного субсидирования будет достигнута в течение 8 лет.

Далее мы провели анализ оптимального уровня повышения тарифных ставок для реги­онов с наименьшим и наибольшим тарифами на электроэнергию. В 2016 году наименьший тариф установлен в Оренбургской области - 1,93руб. / кВт-ч, а наибольший - в Московской области - 4,18 руб./кВт-ч; мы исключаем из анализа Республику Крым - 1,47руб./кВт-ч. и Се­вастополь - 1,46руб./кВт-ч [НП «Совет рынка» [б.г.]]. В 2015 году объем электропотребления в Московской области составил 11234,5 МВт-ч, в Оренбургской области - 2054,41 МВт-ч. По на­шим расчетам, объем перекрестного субсидиро­вания составил в Московской области 21 млрд руб., в Оренбургской - 8,54млрд руб.

 

Таблица 7

Расчет оптимального темпа роста тарифов на электроэнергию в целом по РФ на 2017 год

Темп роста тарифов на электроэнер­гию для населе­ния, %

Средневзвешен­ный односта­вочный тариф на электроэнер­гию для населе­ния, руб./кВт«ч

Динамика валовой добавленной стоимости по отраслям, млн руб.

Сальдо эф­фектов, млн руб.

Расходы государственно­го бюджета на компенса­цию стоимости электро­энергии малоимущим группам населения, млн руб.

Эффект ликвидации перекрестного субсидирования, млн руб.

Доля расходов домохозяйств на покупную электроэнер­гию в составе расходов,%

при снижении цен на покупную электроэнергию

с учетом сниже­ния покупатель­ной способности населения

101

2,65

8566

30610

-22044

21305

-43349,000

2,35

102

2,68

17132

61220

-44088

21518,05

-65606,050

2,36

103

2,70

25698

91830

-66132

21733,2305

-87865,2305

2,37

104

2,73

34264

122440

-88176

21950,56281

-110126,562

2,38

 

 

 

 

 

 

 

 

145

4,11

385470

3856860

-3471390

33008,21086

-3504398,211

2,79

146

4,15

394036

3887470

-3493434

33338,29297

-3526772,293

2,80

147

4,19

402602

3918080

-3515478

33671,6759

-3549149,676

2,81

148

4,23

411168

3948690

-3537522

34008,39266

-3571530,390

2,82

149

4,27

419734

3979300

-3559566

34348,47659

-3593914,480

2,83

150

4,32

428300

4009910

-3581610

34691,96135

-3616301,960

2,84

151

4,36

436866

4040520

-3603654

35038,88096

-3638692,880

2,85

152

4,40

445432

4071130

-3625698

35389,26977

-3661087,270

2,86

153

4,45

453998

4101740

-3647742

35743,16247

-3683485,160

2,87

154

4,49

462564

4132350

-3669786

36100,5941

-3705886,590

2,88

155

4,54

471130

4162960

-3691830

36461,60004

-3728291,600

2,89

156

4,58

582488

4193570

-3611082

36826,21604

-3647908,216

2,90

157

4,63

693846

4224180

-3530334

37194,4782

-3567528,478

2,91

158

4,67

805204

4254790

-3449586

37566,42298

-3487152,423

2,92

159

4,72

916562

4285400

-3368838

37942,08721

-3406780,087

2,93

160

4,77

1027920

4316010

-3288090

38321,50808

-3326411,508

2,94

161

4,81

1139278

4346620

-3207342

38704,72316

-3246046,723

2,95

162

4,86

1250636

4377230

-3126594

39091,77039

-3165685,770

2,96

163

4,91

1361994

4407840

-3045846

39482,6881

-3085328,688

2,97

164

4,96

1473352

4438450

-2965098

39877,51498

-3004975,515

2,98

165

5,01

1661804

4469060

-2807256

40276,29013

-2847532,290

2,99

166

5,06

1850256

4499670

-2649414

40679,05303

-2690093,053

3,00

167

5,11

2038708

4530280

-2491572

41085,84356

-2532657,844

3,01

168

5,16

2227160

4560890

-2333730

41496,702

-2375226,702

3,02

169

5,21

2415612

4591500

-2175888

41911,66902

-2217799,669

3,03

170

5,27

2604064

4622110

-2018046

42330,78571

-2060376,786

3,04

171

5,32

2792516

4652720

-1860204

42754,09356

-1902958,094

3,05

172

5,37

2980968

4683330

-1702362

43181,6345

-1745543,634

3,06

173

5,42

3169420

4713940

-1544520

43613,45084

-1588133,451

3,07

174

5,48

3357872

4744550

-1386678

44049,58535

-1430727,585

3,08

175

5,53

3546324

4775160

-1228836

44490,08121

-1273326,081

3,09

Примечание. Жирным шрифтом показан оптимальный уровень повышения цен на электроэнергию.

Расчет оптимальной ставки повышения та­рифов в 2017 году для Московской области

С учетом прогнозируемого темпа роста тари­фов на электроэнергию (на 5% согласно прогнозу социально-экономического развития), повышения потребления электроэнергии (в среднем на 1,01% по данным Минэнерго РФ), величина перекрест­ного субсидирования составит 23,1 млрд руб. При одномоментном сокращении перекрестного субсидирования величина тарифов вместо 105% должна будет увеличиться на 143 %.

В таблице 8 отражены прогнозируемые ма­кроэкономические показатели Московской обла­сти на 2016-2017 годы.

На основе статистических данных по форми­рованию и распределению валового региональ­ного продукта (ВРГТ) по Московской области за 2000-2014 годы построена система уравнений, описывающих зависимость между ВРП региона и элементами совокупного спроса на конечное и воспроизводственное потребление продукции:

y1 = 48,12 + 0,77x1; y2 = 0,453x1.

В 2015 году в Московской области доля мало­имущего населения составила 8,6% [НП «Совет рынка» [б.г]], при сохранении данного уровня бедности в 2017 году для компенсации оплаты электроэнергии потребуется 683 млн руб.

В табл. 9 представлен расчет оптимального темпа роста тарифов на электроэнергию в Мо­сковской области на 2017 год.

В настоящее время доля расходов домохо­зяйств на электроэнергию составляет порядка 2,96% от общих доходов, целевой уровень увели­чения этой доли должен составлять не более 0,5- 0,7 п.п. (до 3,46-3,66%), в этом ценовом диапазо­не оптимальный рост тарифов на электроэнергию должен составить 151%. Однако, по нашим рас­четам, полная ликвидация перекрестного субси­дирования будет достигнута при уровне 143%. He достигая целевого диапазона, повысив тари­фы на 43%, до 6,34 руб./кВт-ч за год, в Москов­ской области можно будет добиться полной лик­видации перекрестного субсидирования. Доля расходов домохозяйств на оплату электроэнергии составит 3,38%, среднестатистическая плата до­мохозяйства за электроэнергию при ежемесяч­ном потреблении 187 кВт-ч - 1185,58руб.

Расчет оптимальной ставки повышения та­рифов в 2017 году для Оренбургской области

Согласно нашим расчетам, в 2015 году объ­ем перекрестного субсидирования в Оренбург­ской области составил 8,54 млрд руб. Средний одноставочный тариф на электроэнергию - 1,93руб. / кВт-ч. В 2015 году объем элекгропо­требления - 2054,41 МВт-ч [НП «Совет рынка» [б.г.]]. На I кВт-ч приходилось порядка 5,6 руб. перекрестного субсидирования. При одномо­ментной ликвидации перекрестного субсиди­рования рост тарифов должен составить 389%. В табл. 10 приведены прогнозные макроэкономи­ческие показатели формирования ВРП Оренбург­ской области за 2016-2017 годы.

 

Таблица 8

Формирование и использование валового регионального продукта Московской области, млрд руб.

Показатель

2016

2017

Структурный элемент валовой добавленной стоимости

Валовый региональный продукт в рыночных ценах

2930

3145

Структурные элементы совокупного спроса

Расходы на конечное и воспроизводственное потребление

2860

3018

Расходы домохозяйств на потребление

2081

2150

Валовое сбережение

779

868

На основе статистических данных по форми­рованию и распределению ВРП по Оренбургской области за 2000-2014 годы построена система уравнений, описывающих зависимость между ВРП региона и элементами совокупного спроса на конечное и воспроизводственное потребление продукции:

y1 = 0,97x1; y2 = 0,618x2.

В 2015 году в Оренбургской области доля ма­лоимущего населения составила 11,8% [Поста­новление 2015], при сохранении данного уровня бедности в 2017 году для компенсации оплаты электроэнергии потребуется 817 млн руб.

В табл. 11 представлен расчет оптимального темпа роста тарифов на электроэнергию в Орен­бургской области на 2017 год.

Согласно расчетам, при целевом повышении доли расходов домохозяйств на оплату электро­энергии в диапазоне от 2,34 до 2,54% наименьший ущерб для экономики от снижения перекрест­ного субсидирования будет достигнут при уве­личении тарифов на электроэнергию на 75%, до 4,03 руб./кВт-ч. Доля расходов на оплату элек­троэнергии домохозяйствами составит 2,48%. Это сократит объем перекрестного субсидирования с 8,54млрдруб., до 4,3млрдруб. При потреблении 148 кВт-ч среднестатистический платеж одного домохозяйства составит 596,44руб./кВт-ч.

 

Таблица 9

Оптимальный темп роста тарифов на электроэнергию по Московской области на 2017 год

Темп роста тарифов на электро­энергию для населе­ния,0

Средневзвешенный одноставочный та­риф на электроэнер­гию для населения, руб./кВт-ч

Динамика ВДС по отраслям, млн руб.

Сальдо эффектов, млн руб.

Расходы государ­ственного бюджета на компенсацию стои­мости электроэнергии малоимущим группам населения, млн руб.

Эффект ликвидации перекрестного субсидирова­ния, млн руб.

Доля расходов домохозяйств на покупную электроэнергию в составе рас­ходов, %

при снижении цен на покупную электроэнергию

с учетом снижения покупательной способности на­селения

101

4,18

1102

1379

-277

683,0000

-960,0000

2,96

102

4,22

2204

2758

-554

689,8300

-1243,8300

2,97

103

4,26

3306

4137

-831

696,7283

-1527,7283

2,98

104

4,31

4408

5516

-1108

703,695583

-1811,695583

2,99

 

 

 

 

 

 

 

 

130

5,58

33060

41370

-8310

911,4661477

-9221,466148

3,25

131

5,63

34162

79982

-45820

920,5808092

-46740,58081

3,26

132

5,69

35264

118594

-83330

929,7866173

-84259,78662

3,27

133

5,75

36366

157206

-120840

939,0844834

-121779,0845

3,28

134

5,81

37468

158585

-121117

948,4753283

-122065,4753

3,29

135

5,86

38570

159964

-121394

957,9600816

-122351,9601

3,30

136

5,92

39672

161343

-121671

967,5396824

-122638,5397

3,31

137

5,98

40774

162722

-121948

977,2150792

-122925,2151

3,32

138

6,04

41876

164101

-122225

986,9872300

-123211,9872

3,33

139

6,10

42978

165480

-122502

996,8571023

-123498,8571

3,34

140

6,16

44080

166859

-122779

1006,825673

-123785,8257

3,35

141

6,26

45182

168238

-123056

1016,89393

-124072,8939

3,36

142

6,28

46284

169617

-123333

1027,062869

-124360,0629

3,37

143

6,34

47386

170996

-123610

1037,333498

-124647,3335

3,38

144

6,41

48488

172375

-123887

1047,706833

-124934,7068

3,39

145

6,48

49590

173754

-124164

1058,183901

-125222,1839

3,40

146

6,54

50692

175133

-124441

1068,765740

-125509,7657

3,41

147

6,61

51794

176512

-124718

1079,453398

-125797,4534

3,42

148

6,67

52896

177891

-124995

1090,247932

-126085,2479

3,43

149

6,74

53998

179270

-125272

1101,150411

-126373,1504

3,44

150

6,81

55100

180649

-125549

1112,161915

-126661,1619

3,45

151

6,87

56202

182028

-125826

1123,283534

-126949,2835

3,46

152

6,94

57304

183407

-126103

1134,516370

-127237,5164

3,47

153

7,01

58406

184786

-126380

1145,861533

-127525,8615

3,48

154

7,08

59508

186165

-126657

1157,320149

-127814,3201

3,49

155

7,15

60610

187544

-126934

1168,893350

-128102,8934

3,50

156

7,23

74936

188923

-113987

1180,582284

-115167,5823

3,51

157

7,30

89262

190302

-101040

1192,388107

-102232,3881

3,52

158

7,37

103588

191681

-88093

1204,311988

-89297,31199

3,53

159

7,44

117914

193060

-75146

1216,355107

-76362,35511

3,54

160

7,52

132240

194439

-62199

1228,518659

-63427,51866

3,55

161

7,59

146566

195818

-49252

1240,803845

-50492,80385

3,56

162

7,67

160892

197197

-36305

1253,211884

-37558,21188

3,57

163

7,75

175218

198576

-23358

1265,744002

-24623,74400

3,58

164

7,82

189544

199955

-10411

1278,401442

-11689,40144

3,59

165

7,90

213788

201334

12454

1291,185457

11162,81454

3,60

Примечание. Жирным шрифтом показан оптимальный уровень повышения тарифов на электроэнергию с учетом заданных условий.

Таблица 10

Формирование и использование ВРП Оренбургской области, млрд руб.

Показатель

2016

2017

Структурный элемент валовой добавленной стоимости

Валовый региональный продукт в рыночных ценах

846

854

Структурные элементы совокупного спроса

Расходы на конечное и воспроизводственное потребление

659

674

Расходы домохозяйств на потребление

342

347

Валовое сбережение

279

287

 

Таблица 11

Оптимальный темп роста тарифов на электроэнергию по Оренбургской области на 2017 год

Темп роста тари­фов на электро­энергию для на­селения, %

Средневзве­шенный одноставоч­ный тариф на электро­энергию для населения, руб./кВт-ч

Динамика ВДС по отраслям, млн руб.

Сальдо эф­фектов, млн руб.

Расходы государ­ственного бюджета на компенсацию стоимости электро­энергии малоиму­щим группам населе­ния, млн руб.

Эффект ликвидации перекрестного субсидирова­ния, млн руб.

Доля расходов до­мохозяйств на по­купную электро­энергию в составе ра сходов, %

при снижении цен на покупную электроэнергию

с учетом сниже­ния покупатель­ной способности населения

101

1,93

116

793

-677

451,0000000

-1128,00000

1,74

102

1,95

232

1586

-1354

455,5100000

-1809,51000

1,75

103

1,97

348

2379

-2031

460,0651000

-2491,06510

1,76

104

1,99

464

3172

-2708

464,6657510

-3172,665751

1,77

 

 

 

 

 

 

 

 

149

3,11

5684

103090

-97406

727,1139610

-98133,11396

2,22

150

3,14

5800

103883

-98083

734,3851006

-98817,38510

2,23

151

3,17

5916

104676

-98760

741,7289517

-99501,72895

2,24

152

3,21

6032

105469

-99437

749,1462412

-100186,14620

2,25

153

3,24

6148

106262

-100114

756,6377036

-100870,63770

2,26

154

3,27

6264

107055

-100791

764,2040806

-101555,20410

2,27

155

3,3

6380

107848

-101468

771,8461214

-102239,84610

2,28

156

3,34

7888

108641

-100753

779,5645826

-101532,56460

2,29

157

3,37

9396

109434

-100038

787,3602285

-100825,36020

2,30

158

3,40

10904

110227

-99323

795,2338307

-100118,23380

2,31

159

3,44

12412

111020

-98608

803,1861691

-99411,18617

2,32

160

3,47

13920

111813

-97893

811,2180307

-98704,21803

2,33

161

3,51

15428

112606

-97178

819,3302111

-97997,33021

2,34

162

3,54

16936

113399

-96463

827,5235132

-97290,52351

2,35

163

3,58

18444

114192

-95748

835,7987483

-96583,79875

2,36

164

3,61

19952

114985

-95033

844,1567358

-95877,15674

2,37

165

3,65

22504

115778

-93274

852,5983031

-94126,59830

2,38

166

3,69

25056

116571

-91515

861,1242862

-92376,12429

2,39

167

3,72

27608

117364

-89756

869,7355290

-90625,73553

2,40

168

3,7 6

30160

118157

-87997

878,4328843

-88875,43288

2,41

169

3,79

32712

118950

-86238

887,2172132

-87125,21721

2,42

170

3,84

35264

119743

-84479

896,0893853

-85375,08939

2,43

171

3,87

37816

120536

-82720

905,0502791

-83625,05028

2,44

172

3,91

40368

121329

-80961

914,1007819

-81875,10078

2,45

173

3,95

42920

122122

-79202

923,2417898

-80125,24179

2,46

174

3,99

45472

122915

-77443

932,4742077

-78375,47421

2,47

175

4,03

48024

123708

-75684

941,7989497

-76625,79895

2,48

176

4,07

51736

139568

-87832

951,2169392

-88783,21694

2,49

177

4,11

55448

155428

-99980

960,7291086

-100940,72910

2,50

178

4,15

59160

171288

-112128

970,3363997

-113098,33640

2,51

179

4,19

62872

187148

-124276

980,0397637

-125256,03980

2,52

180

4,24

66584

203008

-136424

989,8401613

-137413,84020

2,53

181

4,28

70296

218868

-148572

999,7385630

-149571,73860

2,54

182

4,32

74008

234728

-160720

1009,735949

-161729,73590

2,55

Примечание. Жирным шрифтом показан оптимальный уровень повышения тарифов на электроэнергию.

Выводы и дальнейшие исследования

В результате сравнительного анализа одномо­ментного и постепенного вариантов ликвидации перекрестного субсидирования при одномомент­ной ликвидации перекрестного субсидирования влияние на экономические показатели участни­ков энергорынка будет хуже, чем при его поэтап­ном снижении.

В нашем случае моделирование поэтапного снижения перекрестного субсидирования имело цель определить максимально возможный темп роста тарифов на электроэнергию для населения. В качестве критерия оптимальности скорости роста тарифов на электроэнергию использовано минимальное значение экономического ущерба для отраслей экономики, рассчитанное как раз­ница сальдированного прироста (убытия) вало­вой добавленной стоимости в диапазоне порого­вого интервала увеличения расходов домашних хозяйств на покупную электроэнергию в общей структуре расходов.

Для построения модели была использова­на макроэкономическая модель формирования, использования и воспроизводства отраслевой добавленной стоимости. Проведен анализ воз­действия изменения тарифов на электроэнергию для населения с шагом в I % до уровня, обеспечи­вающего полное сокращение перекрестного суб­сидирования. Рассчитана оптимальная скорость прироста тарифов для регионов с максимальной (Московская область) и минимальной (Орен­бургская область) ставками тарифа на электро­энергию.

B Московской области полная ликвидация перекрестного субсидирования будет достигнута при уровне 143%. He достигая целевого диапазо­на, повысив тарифы на 43%, до 6,34 руб./кВт-ч за год, можно будет добиться полной ликвидации перекрестного субсидирования. Доля расходов домохозяйств на оплату электроэнергии соста­вит 3,38%. При ежемесячном потреблении 187 кВт-ч среднестатистическая плата домохозяйства за электроэнергию - 1185,58руб.

В Оренбургской области при целевом повы­шении доли расходов домохозяйств на оплату электроэнергии в диапазоне от 2,34 до 2,54% наименьший ущерб для экономики от снижения перекрестного субсидирования будет достигнут при росте тарифов на 75%, до 4,03руб./кВт-ч. Доля расходов на оплату электроэнергии до­мохозяйствами составит 2,48%. Это сокра­тит объем перекрестного субсидирования с 8,54 млрд руб. до 4,3 млрд руб. При ежемесяч­ном потреблении 187 кВт-ч среднестатистиче­ская плата домохозяйства за электроэнергию - 596,44 руб. /кВт-ч.

Таким образом, при повышения тарифов для населения на электроэнергию на 5% в год, как запланировано в «Стратегии социально-эко­номического развития», к 2020 году не удастся ликвидировать существующие объемы пере­крестного субсидирования. Необходимы другие пути снижения объемов перекрестного субсиди­рования, основанные на изменении поведения самих участников энергорынка.

В дальнейшем считаем целесообразным про­вести анализ влияния объемов перекрестного субсидирования на поведение участников рынка электрической энергии и построить модель сни­жения перекрестного субсидирования с учетом интересов всех заинтересованных сторон.

Список литературы

1. Валитов Ш. М. (2013) Перекрестное субсидирование в энергетике Республики Татарстан // Интеллект. Инновации. Инвестиции. № 1. С. 18–21.

2. Епихина Р . А. (2011) Перекрестное субсидирование в электроэнергетике Китая // Вестник Московского университета. Сер. 13: Востоковедение. Т. 13, № 3. С. 48–55.

3. Золотова И. В. (2013) Проблемы перекрестного субсидирования в электроэнергетике // Агентство прогнозирования балансов в электроэнергетике. URL: http://www.e-118apbe.ru / library / presentations / 2013_06_04_Zolotova.pdf.

4. Итоги работы оптового рынка электроэнергии и мощности с 17.03.2017 по 23.03.2017 (2017) // НП «Совет рынка» код доступа: http://www.np-sr.ru / presscenter / news / SR_0V054460.

5. Королев И. А., Хабачев Л . Д. (2013) О направлениях и принципах ликвидации системы перекрестного субсидирования в электроэнергетике // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. № 6–1 (185). С. 54–64.

6. Назарова Н. А., Минеханова Н. Т. (2009) Перекрестное субсидирование: за и против // Энергетика Татарстана. № 4. С. 68–74.

7. Национальные счета России в 2007–2014 годах: Стат. сб. / Ред. кол.: И. Д. Масакова (предс.), Ю. Н. Иванов, С. Р. Левит и др.; Росстат. M., 2015. 304 c. URL: http://www.gks.ru / free_doc / doc_2015 / nac / NAC_Ch_2015.pdf.

8. Неравенство и бедность ( [б.г.]) // Росстат. URL: http://www.gks.ru / wps / wcm / connect / rosstat_main / rosstat / ru / statistics / population / poverty / #.

9. НП «Совет рынка» ( [б.г.]). URL: http://www.np-sr.ru / market / retail / dogc / index.htm.

10. Постановление Правительства Оренбургской области от 30.12.2015 № 1020‑пп «О внесении изменения в постановление Правительства Оренбургской области от 30 августа 2013 года № 734‑пп» // Правительство Оренбургской области. URL: http://www.orenburg-gov.ru / upload / iblock / 3ee / 3eea6a57e23beea248bb05762f52acdc.pdf.

11. Ряпин Ю . В. (2013) Перекрестное субсидирование в электроэнергетике: итог пятнадцатилетней борьбы // Энергетический центр Московской школы управления «Сколково». URL: http://energy.skolkovo.ru / upload / medialibrary / 07c / SEneC_Cross_Subsidization.pdf.

12. Селляхова О. (2013) Перекрестное субсидирование в электроэнергетике – угроза экономическому развитию России // Энергорынок. № 5 (110). С. 40–42.

13. Селляхова О., Фатеева Е . (2012) Перекрестное субсидирование и социальная норма электропотребления // Эффективное Антикризисное Управление. № 6 (75). С. 32–49.

14. Система таблиц «Затраты – Выпуск» России ( [б.г.]) // Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru / wps / wcm / connect / rosstat_main / rosstat / ru / statistics / publications / catalog / doc_1135086739625.

15. Трачук А. В. (2010) Реформирование электроэнергетики и развитие конкуренции. М.: Магистр. 144 с.

16. Трачук А. В. (2011) Реформирование естественных монополий: цели, результаты и направления развития. М.: Экономика. 319 с.

17. Трачук А. В., Линдер Н. В., Золотова Е . В. и др. Влияние перекрестного субсидирования в электро- и теплоэнергетике на изменение поведения участников оптового и розничного рынков электро- и теплоэнергии: Отчет о НИР / Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. М., 2016.

18. Федеральный закон «Об электроэнергетике» от 26.03.2003 № 35‑ФЗ // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru / document / cons_doc_LAW_41502 / .

19. Energy Subsidies: Lessons Learned in Assessing their Impact and Designing Policy Reforms. Greenleaf Publishing / UNEP. Sheffield, 2015. 245 p.

20. Irwin T . (1997) Price Structures, Cross-Subsidies, and Competition in Infrastructure // Public policy for the private sector. The World Bank Group. № 107. URL: http://rru.worldbank. org / documents / publicpolicyjournal / 107irwin.pdf.


Об авторах

А. В. ТРАЧУК
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», АО «Гознак»
Россия

Доктор экон. наук, профессор, руководитель Департамента менеджмента, научный руководитель факультета менеджмента ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», генеральный директор АО «Гознак».

Область научных интересов: стратегия и управление развитием компании, инновации, предпринимательство и современные бизнес-модели в финансовом и реальном секторах экономики, динамика и развитие электронного бизнеса, опыт функционирования и перспективы развития естественных монополий.



Н. В. ЛИНДЕР
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

Кандидат экон. наук, профессор, заместитель руководителя Департамента менеджмента ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: стратегия и управление развитием компаний, формирование стратегии развития промышленных компаний в условиях четвертой промышленной революции, инновации и трансформация бизнес-моделей, динамика и развитие электронного бизнеса, стратегии развития компаний энергетического сектора в условиях четвертой промышленной революции, стратегии выхода российских компаний на международные рынки.



Для цитирования:


ТРАЧУК А.В., ЛИНДЕР Н.В. Перекрестное субсидирование в электроэнергетике: подходы к моделированию снижения его объемов. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2017;(1-2):24-35. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-1-2-24-35

For citation:


TRACHUK A.V., LINDER N.V. Cross-subsidizing in power industry: approaches to development of stage-by-stage decrease in volumes. Strategic decisions and risk management. 2017;(1-2):24-35. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2017-1-2-24-35

Просмотров: 297


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)