Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология, 2021, № 1, стр. 14-31

2.1. Оценка температур воздуха в выделенных районах

Оценка возможных среднегодовых температур воздуха в выделенных муниципальных образованиях (МО) АЗРФ выполнялась на основе прогнозных данных Климатического центра Росгидромета “Изменение климата России в 21-м веке” [3] и сценариев изменения климата RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5 [12]. При этом учитывался диапазон изменений среднегодовых температур воздуха по различным сценариям (табл. 1). В дальнейшем все три сценария учитывались как отдельные варианты, и по ним определяли максимальный и минимальный ущербы.

2.2. Оценка возможных температур мерзлых грунтов

Среднегодовая температура грунтов (СГТГ) отличается от среднегодовой температуры воздуха (СГТВ) на величину общей сдвижки, которая складывается из влияния радиационной поправки, снега, растительности, водного покрова, температурной сдвижки и влияния атмосферных осадков. Общая сдвижка оценивалась двумя способами – расчетным, с учетом возможных изменений параметров в связи с изменением климата, и по данным об общей сдвижке, наблюдаемой в районах АЗРФ [2]. Оба значения сравнивались и в дальнейшем учитывались в оценке ущерба как различные варианты. Расчет выполнялся в соответствии с методикой, изложенной в [4]. При этом по грунтовым условиям и характеристикам грунтов, а также характеристикам покровов и других факторов, влияющих на температурный режим, выбирался реалистичный диапазон их изменения, и расчеты выполнялись для крайних значений выбранных диапазонов характеристик (табл. 2).

При этом предполагалось, что на строительных площадках и непосредственно под зданиями снежный и растительный покровы отсутствуют, что является типичным случаем для большинства зданий. Разница температур грунтов в естественных условиях и на застроенной (нарушенной) территории, а также разница между температурами воздуха и температурами грунтов на застроенной (нарушенной) территории назначалась в основном по [2].

2.3. Оценка изменения несущей способности грунтов

Для оценки изменения несущей способности грунтов принимается, что основная часть зданий и сооружений в АЗРФ построена по I принципу строительства с сохранением мерзлого основания грунтов. В качества фундамента выбираются висячие сваи как наиболее распространенный вариант. Сначала оценивается их несущая способность в настоящий момент, которая, как предполагается, должна соответствовать несущей способности, определенной в проекте. Затем проводятся расчеты для всех возможных вариантов изменения температур грунтов.

При этом учитывались заложенные в СП 25.13330.2012 “Основания и фундаменты на вечномерзлых грунтах” [6] допущения возможности повышения температур основания для песчаных и крупнообломочных грунтов на 0.5°С, а для глинистых на 1.0°С без ущерба для несущей способности оснований. Таким образом, из прогнозного повышения температуры вычиталось 0.5°С для песчаных грунтов и 1.0°С для глинистых грунтов там, где значение изменения температуры превышало 1.0°С.

Величины несущей способности в настоящее время и к середине столетия в соответствии с прогнозом повышения температуры основания сравнивались, и, если сокращение несущей способности в результате потепления грунтов основания составляло 15%, фундамент здания считался потерявшим несущую способность в соответствии с п. 7.2.1 СП 25.13330.2012 и п. 5.7.2 СП 22.13330.2016 “Основания зданий и сооружений”²². Эти разделы определяют коэффициент надежности по ответственности, принимаемый равным 1.2, 1.15 и 1.10, соответственно, для сооружений геотехнических категорий 3, 2 и 1. Большинство зданий относится к категории 2, поэтому для оценки устойчивости выбрано значение уменьшения несущей способности на 15%.

Методика расчета несущей способности по СП 25.13330.2012, в соответствии с правилами, заключается в следующем. Прежде всего, определяются расчетные характеристики механических свойств грунтов (длительной прочности). Расчет оснований фундаментов по первой группе предельных состояний (по несущей способности) производится, исходя из условия (п. 7.2.1 СП 25.13330.2012)

где F – расчетная нагрузка на основание; F_u – несущая способность основания, определяемая расчетом (п. 7.2.2 СП 25.13330.2012).

При этом расчетные температуры грунтов T_z (на глубине z) и T_e (средней, эквивалентной температуре по глубине заложения сваи) определяются расчетом теплового взаимодействия сооружения с многолетнемерзлыми грунтами основания в периодически установившемся тепловом режиме с учетом переменных в годовом периоде условий теплообмена на поверхности, формы и размеров сооружения, глубины заложения и расположения фундаментов в плане, а также теплового режима сооружения и принятых способов и средств сохранения мерзлого состояния грунтов основания. В наших расчетах значения R_af (прочность смерзания грунта с материалом сваи) принимались при средней (эквивалентной) температуре грунта Т_е в соответствии с п.7.2.7 СП 25.13330.2012.

При расчетах многолетнемерзлых оснований по несущей способности расчетные температуры грунтов Т_z и Т_е принимались равными: Т_е – максимальной в годовом периоде средней по глубине заложения фундамента z_d температуре многолетнемерзлого грунта в установившемся эксплуатационном режиме (эквивалентная температура грунта) при условии, что на глубине нулевых годовых амплитуд установилась температура СГТГ; T_z – температура многолетнемерзлого грунта на данной глубине z от его верхней поверхности, принимаемой для наших расчетов оценки ущерба равной СГТГ, т.е. считая, что сваи имеют достаточную длину, сравнимую с глубиной нулевых годовых амплитуд, что, как правило, соответствует действительности, особенно для тяжелых и больших зданий или инженерных сооружений.

В наших расчетах мы не учитывали снижение прочности под нижним концом сваи, принимая, что несущая способность свайного фундамента в основном обеспечивается прочностью смерзания. Ввиду того, что под серединой сооружения температуры часто выше, в расчет брались именно значения температур под серединой сооружения, и в этом случае коэффициент α_e по СП 25.13330.2012 оказывается близким к 0.5. Коэффициент k₁ теплового влияния сооружения изменяется в небольшом диапазоне и в среднем, по-видимому, может быть принятым равным 0.5. Температура начала замерзания грунта, T_bf, в целом, находится в диапазоне от –0.1°С до –0.25°С и незначительно влияет на результаты расчетов, поэтому мы принимали ее равной в среднем –0.15°С.

В первом варианте расчетов мы исходили из следующего. Нормативное значение среднегодовой температуры многолетнемерзлого грунта T_0n определяется по данным полевых измерений температуры грунтов на опытных площадках с естественными условиями. Допускается значение T_0n принимать равным температуре грунта на глубине 10 м от поверхности. Практически невозможно установить, каким образом в каждом конкретном случае изыскатели и проектировщики определяли расчетную среднегодовую температуру мерзлого грунта. Принимался оптимистичный вариант, что их оценки и расчеты были правильными, и она близка в настоящее время к фактической. О том, что, вероятнее всего, они ее занижали, свидетельствует значительное количество деформаций зданий и сооружений в АЗРФ. При этом, конечно, будущее рискует быть еще более пессимистичным, чем оценки, которые мы даем в настоящей работе.

При оценке изменений температур в МО АЗРФ нами были также использованы следующие фактические данные: разность среднегодовых температур мерзлых грунтов в естественных условиях и на территории застройки; разность среднегодовых температур воздуха и мерзлых грунтов на территории застройки в прошлом и в настоящее время, а также расчеты среднегодовых температур мерзлых грунтов в соответствии с методикой, изложенной в [4].

При этом наиболее сложной, на наш взгляд, является оценка изменения среднегодовых температур грунтов на территории застройки (нарушенной территории) по сравнению с температурами грунтов в естественных условиях. Так, для Норильского района установлено, что на территории застройки при использовании I принципа строительства (с сохранением мерзлого состояния оснований) такое изменение температур грунтов составляет от –1°С до +2°С [2], а для Якутска, например, по данным П.И. Мельникова, более характерно изменение температур грунтов на территории застройки около –2°С, т.е. преимущественно понижение температуры. В пос. Надежный в Норильском промышленном районе среднегодовая температура грунтов до застройки изменялась от –3°С до –4°С, а после застройки под одним из зданий она составляла от –3.1°С до –5.1°С, что свидетельствует об эффективности охлаждающей работы подполья, где, вероятно, отсутствовали растительный и снежный покровы. При застройке пос. Новый Город на участке площадки детского сада был удален почвенно-растительный слой, частично удален снежный покров, и температура повысилась на 0.4°С. На другом участке с теми же нарушениями температура, наоборот, понизилась на 0.6°С. Первые наблюдения за температурами грунтов под зданиями с проветриваемыми подпольем в Якутске проводились еще Г.О. Лукиным в 1950–1956 гг., в результате которых было установлено, что наибольшее понижение температуры грунта под зданием происходит в первые 2–3 года после начала эксплуатации и составляет 3–4°С на глубине 6 м и 0.3°С на глубине 18 м [2].

Вне контура зданий температура грунта в населенных пунктах Центральной Якутии, по данным П.А. Соловьева, значительно понижается по сравнению с температурой в естественных условиях. Так, для Якутска для застройки возрастом 200–300 лет такое понижение температур составляет от 4°С до 6°С, для застройки возрастом 50–100 лет от 2°С до 4°С, и для застройки возрастом 20–30 лет понижение температуры составляет от 1°С до 2°С. При этом для пос. Чурапча понижение температуры на территории застройки составляет 2–3°С, а для пос. Абалах от 1°С до 2°С [2]. Это явление понижения температуры на территории застройки впервые отмечал еще А.Ф. Миддендорф в 1940-х годах XIX в., М.И. Сумгин объяснял его уборкой и уплотнением снега, Н.И. Салтыков – образованием “культурного слоя”, а П.И. Мельников – засолением грунтов. Однако в черте современной застройки роль этих факторов, или, по крайней мере, двух последних, по-видимому, незначительна из-за устройства канализации.

Необходимо учитывать, что среднегодовая температура воздуха в подполье зданий выше, чем снаружи, на 1–3°С в г. Норильске и на 0.2–1°С в г. Якутске [2]. При этом на поверхности грунта под зданиями формируется среднегодовая температура, близкая к среднегодовой температуре воздуха в подполье. Последняя ниже температуры поверхности грунта в естественных условиях на величины поправок на влияние снега, растительности и радиации, составляющих в сумме 6–8°С и более. Поэтому в целом, если не происходит нарушений при строительстве и эксплуатации, наблюдается понижение температур грунтов на застроенной территории. Если подполье обеспечивает надлежащее охлаждение, в Норильске, по данным М.В. Кима, наблюдается понижение температуры по сравнению с естественными условиями от –3°С до –6°С, в Якутске от –1°С до –3°С, a в Игарке от –0.5°С до –1.5°С.

Во втором варианте наших расчетов, когда температура в основании сооружения определялась по СП 25.13330.2012, мы исходили из того, что допускается определять расчетное значение среднегодовой температуры грунтов T₀ по формуле:

где t_y – продолжительность года, принимаемая равной 3.15 · 10⁷ с (8760 ч); T_f,m и t_f,m – соответственно средняя по многолетним данным температура воздуха в период отрицательных температур, и продолжительность этого периода, принимаемые по СП 131.13330³³; d_th,n – нормативная глубина сезонного оттаивания, для предварительных расчетов допускается принимать по формулам Г.1 и Г.2 СП 25.13330.2012; L_v – теплота таяния (замерзания) грунта, определяемая по приложению Б; R_s – термическое сопротивление снежного покрова, которое мы считали незначительным для условий подполья.

В практике проектирования такое назначение среднегодовой температуры фактически, по-видимому, производится довольно часто, поскольку гарантирует защиту от ошибок при определении фактических температур грунтов при изысканиях. Учитывая это, в своей работе мы также приводим такой расчет как один из вариантов оценки изменения температурного режима грунтов при потеплении и, соответственно, ущерба зданиям и сооружениям. Наибольшие и наименьшие изменения температур грунтов, таким образом, будут определяться сочетаниями грунтовых условий и изменениями глубин протаивания вместе с климатическими изменениями. Изменение мощности и плотности снега в связи с изменением климата в этом варианте расчета не учитывалось потому, что, во-первых, в ряде сценариев климата предполагается увеличение зимних осадков, особенно в восточной части АЗРФ, а во-вторых, что важнее, снежный покров в подполье, как правило, не формируется.

Для прогноза изменения температур воздуха в середине XXI столетия использовались данные из “Второго оценочного доклада изменения климата на территории Российской Федерации” (2014) Росгидромета [1]. Они отражают результаты расчетов будущих изменений климата на территории России с помощью ансамбля глобальных климатических моделей, рассматриваемых в 5-й фазе международного проекта сравнения объединенных моделей (CMIP5). По сравнению с моделями предыдущей фазы проекта CMIP3, модели CMIP5 характеризуются в среднем более высоким пространственным разрешением и рядом усовершенствований в описании климатических процессов. Результаты расчетов климата с этими моделями используются в Пятом оценочном докладе МГЭИК (2013 г.). В этих расчетах приводятся оценки для новых сценариев изменения содержания парниковых газов и аэрозолей в атмосфере RCP4.5 и RCP8.5. Пятый оценочный доклад МГЭИК [12] рассматривает 4 сценария, при которых концентрация парниковых газов к 2100 г. достигнет 421 ppm (RCP2.6), 538 ppm (RCP4.5), 670 ppm (RCP6.0) и 936 ppm (RCP8.5). Для разных сценариев доступно разное количество моделей, однако во всех случаях – достаточное с позиций репрезентативности. Изменения климата (средние за 20 лет значения климатических характеристик) рассматриваются для середины XXI в. (2041–2060 гг.), по отношению к базовому климатическому периоду 1981–2000 гг. В докладе Росгидромета [1] приводятся изменения температуры приземного воздуха, суммарных осадков, разности осадков и испарения, которые использовались нами для оценок. При этом там, к сожалению, не рассматриваются изменения продолжительности холодного и теплого периодов для различных районов, которые необходимы для расчетов температурного режима.

В среднем для России число дней со снегом сокращается на 0.75 дня за 10 лет (Доклад об особенностях климата на территории РФ за 2018 г., Росгидромет, 2018⁴⁴). По данным World Meteorological Organization (WMO)⁵⁵, к середине XXI в. ожидается почти повсеместное сокращение числа морозных дней в году (т.е. дней с минимальной суточной температурой ниже 0°С) на 20–30 суток. Таким, образом, нами было принято уменьшение продолжительности зимнего периода к середине столетия на 20 суток, что, скорее, является минимальной оценкой.

Как cказано выше, оценка ущерба, базирующаяся на учете изменения несущей способности грунтов основания, может основываться на использовании коэффициентов надежности по ответственности сооружений. Если уменьшение несущей способности в результате повышения температур основания будет больше, чем допустимое по коэффициенту надежности по геотехническим категориям ответственности, здание или инженерное сооружение будет считаться вышедшим из строя. Поэтому при оценке ущерба определяющим является оценка изменений механических характеристик грунтов.

В соответствии с СП 25.13330.2012, расчетные давления на мерзлые грунты R и расчетные сопротивления мерзлых грунтов и грунтовых растворов сдвигу по поверхностям смерзания фундаментов R_af определяются опытным путем. Однако при отсутствии опытных данных допускается принимать значения R и R_af по таблицам В.1-В.11 СП 25.13330.2012. Как свидетельствует практика проектирования, так поступают достаточно часто, больше доверяя таблицам СП 25.13330.2012, чем лабораторным или полевым (проводятся сравнительно редко) испытаниям грунтов, или сравнивая эти значения и выбирая наименее благоприятный вариант. Таблицы были преобразованы в графики, по которым были определены уравнения аппроксимации в диапазоне температур 0°С÷–4°С, как наиболее характерном в практике строительства в АЗРФ (рис. 1).

Значения R_af  в таблицах В.3, В.6, В.9 и В.12 следует умножать на коэффициент γ_af, зависящий от вида поверхности смерзания, однако в нашем случае учитывалось, что, так как, сваи в большинстве случаев бетонные, этот коэффициент принимался равным 1.

2.4. Методика оценки стоимости жилищного фонда и зданий и сооружений по отраслям экономики в разрезе муниципальных образований АЗРФ

В работе [14] предложен метод количественной оценки расходов на продление (замену) жизненного цикла арктической инфраструктуры. В качестве параметров были выбраны объекты линейной (дороги и трубопроводы) и точечной (здания, аэропорты и порты) инфраструктуры. Существенным упущением представляется не учет зданий и сооружений по основным отраслям экономики (промышленности, сферы услуг и пр.). Авторы утверждают, что в России в ареалы деградации многолетней мерзлоты попадет около 32% инфраструктуры. В работе [7] предложена методика оценки уязвимости социально-экономического потенциала территорий МО АЗРФ к деградации многолетней мерзлоты посредством интегральных индексов. Наряду с ключевым параметром основных фондов также присутствуют валовое производство и население, пространственные параметры. В данной методике, напротив, не учитывается жилой фонд. Эта методика больше подходит для более обширных исследований природного риска, например, прогнозирования ущербов от совокупности природных опасностей, имеющих площадной характер воздействия (наводнений, опасных склоновых процессов и пр.). Специфика опасных геокриологических процессов в данной методике учитывается недостаточно полно.

В работе [16] в целях оценки будущих ущербов в качестве базовых использованы показатели Росстата по жилой недвижимости, нежилым коммерческим и социальным объектам, линейной инфраструктуре. И вместе с тем – данные о тяжелых машинах и промышленном оборудовании, транспортных средствах и нематериальных активах, т.е. той части основных фондов, которая значительно в меньшей степени уязвима перед деградацией многолетней мерзлоты. Авторы столкнулись с проблемой отсутствия некоторых ключевых статистических показателей на муниципальном уровне. Вводится весьма дискуссионное допущение о том, что пространственная структура основных фондов в регионе соответствует пространственной структуре населения (пропорциональная зависимость). Но данная связь далеко не всегда линейна, особенно для Арктики, где в экономике ключевую роль играет промышленность (соответственно, и в структуре основных фондов значительную долю имеют фонды промышленности), подотрасли которой в современных условиях технологического развития сильно отличаются между собой по показателям трудоемкости и фондоемкости.

В данной статье авторы предлагают свой вариант методического подхода к прогнозированию ущербов в криолитозоне. Наибольшие ущербы в контексте прогнозируемых геокриологических изменений связаны с жилищным фондом и зданиями и сооружениями отраслей экономики⁶⁶. В муниципальном разрезе, масштаб которого принят оптимальным для данного исследования (возможность сопоставления социально-экономических и природных параметров в едином пространственном масштабе), существуют серьезные ограничения в плане обеспеченности показателями стоимости данных видов основных фондов. Для жилфонда информация отсутствует, доступен лишь показатель “Наличие основных фондов на конец года по полной учетной стоимости по коммерческим и некоммерческим организациям (тыс. руб.)”. Под этим видом фондов, следует понимать фонды организаций муниципальной формы собственности, т.е. муниципальный жилищный фонд и объекты городской инфраструктуры, муниципальные социально значимые объекты недвижимости (детские дошкольные учреждения, школы, библиотеки и пр.). По нашим оценкам, эти фонды составляют для рассматриваемых муниципальных образований в среднем 2–25% от общей суммы, причем их значение наиболее высоко в наименее экономически развитых дотационных районах.

Поскольку этих данных недостаточно для исчерпывающей оценки ущербов на уровне муниципальных образований, необходимо провести дооценку остальной части основных фондов, исходя из значения их суммарной стоимости в соответствующем регионе по видам экономической деятельности. Региональный показатель “Стоимость основных фондов (на конец года; по полной учетной стоимости; миллионов руб.)” включает в себя здания (жилые и нежилые) и сооружения по всем видам экономической деятельности. К сооружениям относятся такие объекты, как, например, магистрали, автомобильные, железные дороги, взлетно-посадочные полосы аэродромов; мосты, эстакады, тоннели; гидротехнические сооружения; магистральные трубопроводы, линии связи и электропередачи; местные трубопроводы, шахты, скважины, сооружения для отдыха, развлечений и проведения досуга и пр. Приватизированное и выкупленное гражданами жилье, не являющееся основными фондами организаций, в данном показателе не отражается⁷⁷. Необходимо иметь в виду, что конструкции оснований фундаментов части таких сооружений не предполагают использование свай, поэтому наша методика оценки потери несущей способности в этом случае имеет ограничения.

В целом, использование этих двух индикаторов (стоимость жилищного фонда и стоимость зданий и сооружений по видам экономической деятельности) позволяет с максимальной подробностью охватить все наиболее уязвимые к геокриологическим изменениям элементы основных фондов.

Информационной базой данного этапа исследования послужили следующие открытые ресурсы:

1. База данных Росстата “Показатели муниципальных образований”; сборники Росстата “Регионы России. Социально-экономические показатели”, “Российский статистический ежегодник 2019”.

2. Официальный сайт Государственной корпорации – Фонд содействия реформированию жилищно-коммунального хозяйства.

3. Нормативно-правовые документы региональных и муниципальных органов власти “Об утверждении размера средней рыночной стоимости одного квадратного метра общей площади жилья”, официальные сайты администраций муниципальных образований.

4. Сайты агентств недвижимости, открытые базы данных недвижимости (https://www.domofond.ru/, http://www.rlt24.com/, https://domclick.ru/, https://mnogodetey.ru/regions/ и др.).

В целях оценки стоимости жилфонда на основании вышеизложенных информационных ресурсов была создана база данных в территориальном разрезе муниципальных образований регионов АЗРФ, включающая следующие показатели: адрес жилого дома, год ввода в эксплуатацию, площадь. Всего в базу данных вошли 23.9 тыс. жилых домов общей площадью порядка 44.6 млн м².

Для оценки потенциальных ущербов от таяния многолетней мерзлоты требуется рассчитать рыночную стоимость (использование которой при данной задаче представляется предпочтительным, в отличие от, например, кадастровой, ликвидационной и других видов стоимости) жилищного фонда, расположенного в ареалах потенциального риска. Важным уточняющим коэффициентом при этом является дата ввода жилого дома в эксплуатацию, поскольку более новый фонд в целом более приближен к современным эксплуатационным условиям, параметры которых (допустимые предельные значения температур и пр.) закладывались при проектировании, и в целом новый фонд отличается меньшей степенью изношенности (меньше влияние других факторов, влияющих на деформации). В региональной структуре наиболее “молодой” жилищный фонд характерен для регионов нового ресурсного освоения – Ямало-Ненецкого и Ненецкого АО, (а также в арктических районах Якутии за счет того, что старый жилфонд там плохо отображен в статистике).

Данные о площади многоквартирных домов на официальном сайте Фонда содействия реформированию жилищно-коммунального хозяйства приведены по МО с различной степенью полноты: средний процент раскрытия информации от менее чем 60% до 80% и выше. Это потребовало проведения процедуры дооценки недостающих параметров при расчете стоимости. Средняя рыночная стоимость 1 м² общей площади жилья была получена на основании нормативно-правовых документов региональных и муниципальных органов власти “Об утверждении размера средней рыночной стоимости одного квадратного метра общей площади жилья”, с официальных сайтов администраций муниципальных образований, а также при отсутствии данных – посредством анализа сайтов рынка недвижимости. В ряде случаев использовался “Понижающий коэффициент для расчета рыночной стоимости жилья вне областных центров и крупных городов”⁸⁸ для каждого региона.

Внутрирегиональная дифференциация средней рыночной стоимости 1 м² жилья весьма высока, особенно в регионах, полностью не включенных в состав АЗРФ. В связи с этим, насколько позволяли открытые данные, информация о стоимости бралась в максимально возможном для данного исследования крупном масштабе – на уровне сельских и городских поселений.

Дооценка стоимости жилых домов, для которых отсутствует информация о площади (х) проводилась по формуле (3). По генеральной совокупности данных для каждого муниципального образования была рассчитана доля жилых домов, для которых отсутствует информация о площади. Если эта доля превышала 10% (в данном исследовании выбранный уровень обобщения позволяет считать меньшую долю как не превышающую статистическую погрешность), то недостающий процент оценивался посредством вычисления простой пропорции:

где К – рассчитанная стоимость жилого фонда в МО, по которому есть данные о площади, млн рублей; n – доля жилых домов в МО, по которым данные о площади отсутствуют, %.

В наименее статистически обеспеченных МО (например, в некоторых арктических районах Якутии) полностью отсутствует информация о площади существующего перечня жилых домов, либо их доля превышает 50%. В таком случае оценка их стоимости проводилась по следующему упрощенному алгоритму: показатель общей площади жилых помещений из базы данных показателей муниципальных образований Росстата перемножался со средней рыночной стоимостью 1 м² жилья в соответствующем муниципалитете.

Для оценки стоимости зданий и сооружений принималось допущение, что показатель стоимости основных фондов пропорционален объему валового производства по соответствующему виду экономической деятельности, а объем валового производства в свою очередь пропорционален фонду заработной платы с поправкой на среднеотраслевые коэффициенты, полученные для регионов России. В разрезе муниципальных образований в открытом доступе также отсутствует статистическая информация по объемам валового производства в стоимостном выражении по многим значимым отраслям экономики. Росстатом даны лишь следующие отрасли, формирующие добавленную стоимость: объем промышленного и сельскохозяйственного производства, оборот розничной торговли (т.е. отрасли, по которым напрямую можно оценить стоимость основных фондов на основании прямой пропорции). Необходима дооценка остальных значимых видов экономической деятельности: строительства, транспорта и связи, операций с недвижимостью, государственного управления, здравоохранения и образования, которую предлагается произвести на основании данных о фонде заработной платы работников организаций по соответствующим отраслям.

Обосновать рациональность такого подхода можно путем подтверждения корреляционных связей данного показателя со статистически доступными параметрами – объемом производства в обрабатывающей промышленности и в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды и фондом зарплаты в соответствующих отраслях. Анализ данных по МО регионов, территории которых включены в состав АЗРФ, показал очень высокую степень корреляции этих двух показателей – от 0.7 до 1. При этом, несмотря на очевидную связь двух параметров, соблюдены условия применимости корреляции Пирсона: во-первых, проведена дополнительная проверка с исключением выбросов; во-вторых, проверено наличие нелинейных зависимостей между переменными (анализ диаграмм рассеяния).

Дооценка недостающих параметров произведена следующим образом: региональный показатель оборота организаций⁹⁹ по каждому виду экономической деятельности распределяется по МО пропорционально фонду заработной платы по соответствующей отрасли. Путем суммирования предоставленных Росстатом и рассчитанных показателей получено оценочное значение валового производства для каждого МО рассматриваемых регионов.

Фонды по видам экономической деятельности (согласно ОКВЭД) рассчитаны для каждого МО следующим образом: стоимость фондов по региону распределена пропорционально доле каждого МО в валовом производстве соответствующей отрасли. Основные фонды из категории “Прочие виды” были распределены для каждого МО пропорционально суммарному валовому производству по всем отраслям. Такая оценка достаточно грубая, однако была проведена следующая процедура верификации: Росстатом даются значение стоимости основных фондов по некоторым крупнейшим городам. Таким образом, расчетные значения можно сравнить с фактическими. Например, расчеты по городам регионов, имеющих арктические территории, дали следующие результаты: г. Мурманск – 94% (доля расчетного значения от фактического); г. Красноярск – 101%; г. Петрозаводск – 85%; г. Якутск – 114% и пр.). В связи с этим можно утверждать, что расчетные значения близки к фактическим, и, главное, в целом учтены внутрирегиональные пропорции и дифференциация. Далее, для повышения точности расчетов и снижения погрешности, из общерегионального значения стоимости основных фондов было вычтено значение, данное Росстатом для городов, и уже получившийся остаток распределяется по оставшимся МО. Обычно доля регионального центра и крупнейших городов в основных фондах весьма велика. Например, для регионов АЗРФ доля столиц по этому показателю составляет: Анадырь – 49%, Мурманск – 22%, Красноярск – 25%, Архангельск – 21% и т.д., что существенно снижает погрешность произведенных дооценок.

Важно понимать какую часть в общей стоимости основных фондов составляют здания и сооружения, как наиболее восприимчивая составляющая к деградации ММП. В общей структуре основных фондов (среднероссийское значение) доля зданий и сооружений – 64% (остальное приходится на машины и оборудование, транспортные средства и пр. виды), т.е. среднеотраслевой понижающий коэффициент равен 0.64.

Таким образом выявлены следующие понижающие коэффициенты, на которые были перемножены получившиеся на предыдущем этапе оценки стоимости основных фондов по соответствующим видам экономической деятельности каждого из рассматриваемых МО: сельское хозяйство – 0.46; добыча топливно-энергетических полезных ископаемых – 77.6; добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических – 0.51; рыбоводство – 0.1; обрабатывающие производства – 0.42; производство и распределение электроэнергии, газа и воды – 0.61; транспорт и связь – 0.61; туризм – 0.31. Результаты расчета двух ключевых параметров (жилищного фонда и зданий и сооружений по отраслям экономики) представлены в табл. 3.