Вестник РАН, 2023, T. 93, № 3, стр. 246-254

Интенсивность климатических изменений в Арктическом макрорегионе в 2–2.5 раза превышает среднемировые значения [1]. Их наиболее характерное проявление на Русском Севере – постепенная деградация многолетнемёрзлых грунтов (ММГ). Мониторинг состояния ММГ, результаты которого публикуются в ежегодных докладах Росгидромета о состоянии климата в Российской Федерации, свидетельствует о постепенном увеличении глубины протаивания ММГ в большинстве регионов их распространения [2], что, в свою очередь, снижает их несущую способность, приводит к проседанию, деформации и обрушению построенных на них конструкций [3–6]. Значимость проблемы обусловлена тем, что многолетнемёрзлые грунты распространены в 28 регионах страны, составляющих 65% её территории, однако в наибольшей степени влияние этого фактора на хозяйственную деятельность проявляется в девяти из них: Республике Коми, Ненецком, Ямало-Ненецком, Ханты-Мансийском, Чукотском автономных округах, Красноярском крае, Республике Саха (Якутия), Магаданской области, Камчатском крае.

На протяжении многих лет специфика строительства в зоне ММГ предполагала, что фундаменты располагаемых на этих грунтах сооружений строятся с учётом стабильности грунта и определённых требований к заглублению свай (опор) [7, 8]. Однако изменения температурных режимов последних десятилетий показывают, что ранее апробированные строительные решения не соответствуют современным реалиям, существенно увеличивают риски. В настоящее время при строительстве на многолетней мерзлоте уже используются инженерные решения, позволяющие стабилизировать грунт [9–11], однако их повсеместное применение на существующих объектах – достаточно сложная задача. Проблема усугубляется тем, что должный учёт объектов, построенных на ММГ и, соответственно, комплексная оценка негативных последствий от протаивания и деградации мерзлоты до сих пор не проводилась, несмотря на то, что экономическое освоение Севера ведётся уже около века и за это время там было построено множество горнодобывающих, металлургических, энергетических предприятий, автомобильных и железных дорог, портов и аэропортов, крупных населённых пунктов (Норильск, Магадан, Якутск, Воркута и др.). В отдельных исследованиях давались примерные оценки, по сути прикидки, фактического ущерба, связанного с авариями из-за деградации ММГ, но они в большей степени носили частный характер [12–15].

Лишь в последние годы появились работы, в которых предприняты попытки поиска методологических подходов к экономической, а также системной оценке рисков и потенциального ущерба от деградации многолетнемёрзлых грунтов для расположенных на них хозяйственных объектов. Такая плодотворная попытка предпринята, например, в статье С.В. Бадиной, в которой изложена авторская методология оценки ожидаемого ущерба [16, 17]. В работах коллектива учёных во главе с академиками РАН В.П. Мельниковым и В.И. Осиповым дана оценка ожидаемого ущерба от деградации ММГ для муниципалитетов Арктической зоны РФ: по их мнению, он достигает 5–7 трлн руб. [18, 19]. За последние несколько лет авторы настоящей статьи также опубликовали ряд работ, в которых представлены методология, расчёты и оценка ожидаемого ущерба от деградации ММГ применительно к основным фондам (с детализацией по отраслевому и региональному признаку) [20] и отдельным отраслевым комплексам (транспортная инфраструктура, жилищный сектор, объекты здравоохранения, топливно-энергетический комплекс) [21, 22].

Несмотря на растущее число экономических исследований по рассматриваемой проблеме, с точки зрения которых рассчитываются масштабы ожидаемого ущерба, оценки влияния потенциально негативных событий на развитие отдельных секторов и экономики страны в целом пока отсутствуют. Дело в том, что имеющиеся оценки служат своего рода точкой отсчёта для определения затрат (в первую очередь финансовых, а также технологических, кадровых и управленческих ресурсов), которые требуются для снижения рисков деградации многолетней мерзлоты. С макроэкономической точки зрения такие затраты могут оказывать негативное влияние на состояние экономики из-за необходимости перераспределения ресурсов и, как следствие, роста цен, сокращения инвестиций в других регионах и секторах.

Нами предпринята попытка восполнить существующий пробел и оценить ожидаемый ущерб от деградации многолетнемёрзлых пород для основных фондов, располагающихся в регионах наибольшего распространения ММГ, её негативное влияние на макроэкономические показатели российского хозяйственного комплекса. Актуальность этой задачи обусловлена высокой экономической и социальной значимостью хозяйственных объектов, размещённых в российской Арктике, необходимостью их бесперебойного функционирования, которое призвано обеспечить устойчивую макроэкономическую динамику в долгосрочной перспективе.

Оценка макроэкономических последствий от деградации ММГ для основных фондов. Согласно данным Росстата, по состоянию на конец 2020 г. стоимость основных фондов Российской Федерации составила 362.2 трлн руб.¹¹ На долю упоминавшихся девяти регионов с наибольшей степенью влияния деградации ММГ на хозяйственную деятельность суммарно приходится 13.3% всей этой стоимости, или около 48 трлн руб. (табл. 1). Учитывая ярко выраженный ресурсно-добывающий характер экономики этих регионов, закономерно, что стоимость их основных фондов в добывающем секторе составляет почти 64% общероссийского показателя.

Методология оценки и прогноза влияния рисков деградации ММГ на макроэкономические параметры базируется на апробированных методах расчётов и моделях, сочетающих оценку ожидаемого ущерба хозяйственным объектам в долгосрочной перспективе и межотраслевую макроструктурную модель прогнозирования экономического роста, разработанную в ИНП РАН [23]²².

На первом этапе предусматривается оценка стоимости основных фондов на ММГ в региональном и отраслевом разрезе, исходя из определения стоимости недвижимой части этих фондов в составе общей стоимости основных фондов в соответствии с формулой 1 на основе данных таблицы 1:

где $FA_{r}^{i}$ – стоимость основных фондов, r – регион, i – вид экономической деятельности по Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД); FA – стоимость основных фондов по ОКВЭД; k_t – доля каждого вида основных фондов (здания, сооружения, оборудование и т.п.).

Далее оценивается стоимость недвижимой части основных фондов по отраслям на муниципальном уровне для последующей географической локализации. В общем виде оценка представлена в формуле 2:

где $FA_{m}^{i}$ – стоимость основных фондов на муниципальном уровне, i – вид экономической деятельности по ОКВЭД; m – муниципальное образование; $FA_{r}^{i}$ – стоимость основных фондов на региональном уровне, r – регион, K_i – отраслевой коэффициент перехода стоимости на муниципальный уровень, рассчитываемый в зависимости от конкретной отрасли (может быть соотношением численности населения, валовой выручки, площади жилья, протяжённости объектов и т.п.).

Оценка количества конкретных объектов, построенных на многолетнемёрзлых грунтах, проводится на основе классификации типологии ММГ, установленной Международной ассоциацией мерзлотоведения (по географии распространения – сплошные, прерывистые, массивно-островные и спорадические) [24, 25]. Принимается, что в зоне сплошных ММГ 90–95% объектов в зависимости от отрасли построены на ММГ; на прерывистых – 50–75%; на массивно-островных – 10–35% соответственно. Различия масштабов размещения обусловлены тем, что для некоторых отраслей географическая локализация инженерных конструкций безальтернативна (например, для месторождений полезных ископаемых).

На заключительном этапе проводится оценка суммарного ожидаемого ущерба от деградации ММГ для основных фондов за период до 2050 г. с учётом прогнозных параметров протаивания, которые основаны на климатических данных и апробированной геотехнической модели состояния грунтов [26].

Из-за отсутствия точных величин глубины и масштабов ежегодного протаивания ММГ (нельзя с уверенностью сказать, какая температура приземного воздуха будет в конкретной точке через год, два, три и, соответственно, предугадать, на какую глубину протает грунт) для целей экономического моделирования предлагается экстраполяция ретроспективных данных об интенсивности протаивания ММГ на долгосрочную перспективу с последующей оценкой предполагаемого ущерба. Используются текущие значения протаивания ММГ (по данным системы мониторинга CALM), на основе которых строится тренд, который затем экстраполируется в будущем прогнозном интервале 2020–2050 гг. Далее общая сумма ожидаемого ущерба за указанный период распределяется в соответствии с масштабами ежегодного протаивания ММГ по годам в региональном разрезе.

В общем виде формула оценки ожидаемого ущерба выглядит так:

где $DFA_{r}^{i}$ – ожидаемый ущерб для основных фондов отрасли от протаивания ММГ; φ – доля основных фондов на разных типах ММГ (в %); $FA_{c}^{i}$ – основные фонды, построенные на сплошных ММГ; $FA_{d}^{i}$ – основные фонды, построенные на прерывистых ММГ; $FA_{s}^{i}$ – основные фонды построенные на массивно-островных ММГ; r – регион, i – вид экономической деятельности по ОКВЭД; $k_{{th}}^{i}$ – коэффициент риска от протаивания для различных типов основных фондов.

Оценка влияния ожидаемого ущерба основным фондам от деградации ММГ на макроэкономические параметры экономики. Для определения макроэкономических последствий от потери непрерывности функционирования основных фондов (деформации, разрушения или нарушения устойчивости) из-за деградации ММГ используется модельный комплекс, разработанный ИНП РАН и базирующийся на межотраслевой модели российской экономики [23]³³. Предполагается, что ущерб основным фондам от таяния ММГ ведёт к пропорциональному снижению выпуска. При этом рассматриваются риски только для существующей инфраструктуры, а ожидаемые в перспективе предполагается компенсировать за счёт инвестиций в меры превентивной адаптации, направленные на снижение ожидаемого ущерба и потерь для выпуска товаров и услуг. Такие инвестиции, с одной стороны, обеспечивают позитивный вклад в ВВП через накопление основного капитала, но, с другой стороны, означают рост капиталоёмкости и обусловливают повышение цен, которое снижает покупательную способность потребителей, а значит, и сам объём потребления.

При расчёте потерь выпуска предполагается, что фактические макроэкономические показатели России уже отражают текущий уровень ущерба от деградации ММГ (в терминах разницы между потенциальной стоимостью выпуска при отсутствии указанного ущерба и реальной (текущей) величиной выпуска). Поэтому в качестве определяющего параметра на прогнозируемый период используется показатель прироста ущерба:

где $ПВ_{i}^{T}$ – потеря выпуска в отрасли i в год T; $У_{i}^{T}$ и $У_{i}^{0}$ – ущерб от деградации ММГ для основных фондов отрасли i в год T и базовый год (0), соответственно; $ОФ_{i}^{0}$ – основные фонды в отрасли i в базовом году; $В_{i}^{0}$ – выпуск в отрасли i в базовом году.

Как уже отмечалось, с целью снижения ожидаемого (потенциального) ущерба применяются меры превентивной адаптации, капиталоёмкость которых зависит от стоимости потенциального ущерба:

где $А_{i}^{T}$ – инвестиции в адаптационные меры в отрасли i в году T; $\alpha _{i}^{T}$ – степень покрытия (предотвращения, снижения) ущерба за счёт мер (в % – от 0 до 100); k_i – коэффициент, показывающий соотношение затрат на снижение (ликвидацию) ущерба и стоимости самого ущерба.

В рамках предлагаемой методологии приняты следующие ограничения и допущения, обусловленные неопределённостью соответствующей информации. Во-первых, в модели используется величина скорости климатических изменений, соответствующая современным климатическим прогнозам (по усреднённому сценарию), согласно которым максимальная интенсивность протаивания и деградации ММГ и наносимого ими экономического ущерба достигается после 2035–2040 гг. Однако в действительности процессам деградации ММГ присуща неравномерность, обусловленная колебаниями температуры приземного воздуха, режима осадков и иных метеорологических явлений в конкретный период. Во-вторых, специфика (детальность) статистического учёта основных фондов не даёт полноценной информации об их конкретной видовой структуре на территории распространения ММГ. Используемые методы оценки позволяют зачастую лишь предполагать, что определённые основные фонды расположены в конкретных ареалах ММГ, в реальности же могут возникать несоответствия и диспропорции. В-третьих, для целей макроэкономической оценки была выделена группа отраслей, в наибольшей степени влияющих на изменения макроэкономических показателей в стране, в контексте конкретных исследуемых регионов (то есть именно эти отрасли имеют значимое влияние на макропараметры). К ним были отнесены добывающие отрасли (добыча угля и торфа, нефти и газа, металлических руд), металлургическое производство, производство электроэнергии и тепла, строительство, транспорт, государственное управление⁴⁴. В-четвёртых, как уже отмечалось выше, предполагается, что инвестиции в адаптацию (по первоначальной стоимости основных фондов) зависят от стоимости ожидаемого ущерба. При этом нами рассмотрены семь сценариев инвестиций в адаптационные меры.

Базовый (гипотетический) сценарий предполагает развитие экономики России без влияния фактора климатических изменений и их последствий для хозяйственных объектов, включая протаивание и деградацию ММГ и связанный с ними ущерб. Остальные шесть сценариев включают действие указанного фактора, при этом один из них (инерционный или пассивный) исходит из того, что адаптационные мероприятия отсутствуют (инвестиции равны нулю), возникающий от действия климатического фактора ущерб основным фондам не смягчается (не компенсируется), что приводит к максимальному (в данной ситуации) отрицательному эффекту на выпуск конечной продукции и другие макроэкономические параметры. Оставшиеся (без учёта инерционного) пять сценариев предполагают инвестиции в адаптацию и реализацию адаптационных мер, которые предотвращают или полностью покрывают возникающий ущерб от изменения климата, но при этом различаются по объёму инвестиций в адаптацию: объём варьируется от 5% стоимости ожидаемого ущерба до 25, 50, 75 и 100% соответственно (в зависимости от коэффициента k_i в формуле 5).

Результаты оценки влияния ущерба от деградации ММГ на динамику основных макроэкономических показателей. Согласно принятой методологии исследования, общая стоимость основных фондов, расположенных на ММГ, составляет в настоящее время 12.7 трлн руб. (для расчётов использованы формулы 1 и 2). Наиболее значительные потенциальные риски могут возникнуть в добывающих отраслях и на транспорте, на которые приходится около 80% стоимости указанных основных фондов. В региональном разрезе около 57% таких фондов приходится на Ямало-Ненецкий автономный округ (вся его территория – зона ММГ).

Совокупный накопленный потенциальный ущерб для всех основных фондов, расположенных на ММГ, до 2050 г. достигнет 4.5 трлн руб. (для расчётов использована формула 3). Для его снижения необходим комплекс адаптационных мер, которые требуют инвестиций. Чтобы оценить их влияние на основные макроэкономические параметры, используются перечисленные выше семь сценариев последствий изменений климата, обусловливающих разные динамику и масштабы ожидаемого ущерба от деградации ММГ.

Согласно базовому гипотетическому сценарию, влияние фактора климатических изменений и их последствий, включая протаивание и деградацию многолетней мерзлоты, на развитие экономики России отсутствует. В этом случае совокупный объём выпуска продукции за период 2023–2050 гг. составит 6947.2 трлн руб., совокупное потребление (домашние хозяйства, государственное потребление) – 2497.3 трлн руб., накопление основного капитала – 1012.4 трлн руб., экспорт – 817.8 трлн руб., импорт – 985.9 трлн руб., ВВП – 3439.9 трлн руб. (числа округлены до одной десятой; подробнее – в табл. 2).

В инерционном сценарии, учитывающем влияние последствий климатических изменений, включая деградацию многолетней мерзлоты, на экономику, но не предусматривающем инвестиции в адаптацию, за тот же период сокращение выпуска продукции (по отношению к базовому) составит около 330.2 млрд руб., а ВВП снизится на 292.9 млрд руб.

Следующие пять сценариев условно именуются инвестиционными, в том числе два из них (№ 3 и 4 в табл. 2) предполагают объёмы инвестиций в адаптационные меры, эквивалентные, соответственно, 5% и 25% стоимости ожидаемого ущерба. При таком объёме инвестиций накопленный ущерб выпуску отсутствует, выпуск продукции увеличивается по отношению к базовому сценарию на 540 млрд и 130 млрд руб., а накопленный ВВП сокращается – на 190 млрд и 170 млрд руб. соответственно.

В сценариях № 5–7 (см. табл. 2), предусматривающих долю инвестиций в адаптационные мероприятия 50% и более от ожидаемого ущерба, сокращаются и выпуск продукции, и ВВП в сравнении с базовым сценарием. Это связано с тем, что в указанных сценариях инвестиции в адаптацию рассматриваются как дополнительные расходы (то есть значительное бремя) вне рамок обычного экономического цикла. Увеличение таких расходов ведёт к росту цен, сокращению потребления продукции и как следствие сокращению выпуска и ВВП. Так, при инвестициях в объёме, равном 50% от ожидаемого ущерба, выпуск товаров сократится на 90 млрд, а ВВП на 500 млрд руб. (сценарий № 5). При инвестициях в адаптационные меры в объёмах, составляющих, соответственно, 75% и 100% стоимости ожидаемого ущерба, выпуск продукции и накопленный ВВП ощутимо сокращаются не только в сопоставлении с базовым, но и с инерционным сценарием (в которых адаптационные мероприятия отсутствуют, инвестиции в них равны нулю). По отношению к базовому варианту снижение выпуска в период 2023–2050 гг. в сценариях № 6 и 7 составит 420 млрд и 760 млрд руб., в сравнении с инерционным сценарием – 100 млрд и 440 млрд руб. соответственно. За тот же период накопленный ВВП снизится на 710 млрд и 890 млрд руб. в сравнении с базовым сценарием и на 420 млрд и 600 млрд руб. в сравнении с инерционным сценарием. При этом следует отметить, что позитивный эффект от адаптационных мероприятий для выпуска сохраняется вплоть до увеличения коэффициента k_i  до 50%, для ВВП – до 25% (см. табл. 2).

Таким образом, из рассмотренных сценариев инвестирования в адаптационные меры, обеспечивающие предотвращение и/или ликвидацию ожидаемого кумулятивного ущерба от деградации многолетней мерзлоты и одновременно поддержание динамики экономического роста в долгосрочной перспективе, оптимальным представляется сценарий № 3, предусматривающий адаптационное инвестирование в объеме 5% стоимости ожидаемого ущерба. Его реализация позволит избежать накопления ущерба, обеспечить максимальный (в сравнении со сценариями № 1 и 2) рост выпуска продукции, а также максимальные показатели динамики накопленного ВВП. Каждый рубль инвестиций в сценарии № 3 обеспечивает увеличение выпуска продукции за рассматриваемый период на 11 руб. и 17 руб. в сравнении со сценариями № 1 и 2, а также накопленного ВВП на 2 руб. (в сравнении со сценарием № 2). Очевидно, что по этим показателям эффективность инвестиционного сценария № 3 намного превосходит сценарий № 4.

Полученный результат, как представляется, хорошо соотносится с результатами недавнего исследования Всемирного банка, посвящённого оценке ущерба объектам критической инфраструктуры развивающихся стран от нарушения устойчивого функционирования из-за опасных последствий глобальных климатических изменений, а также экономическим выгодам от инвестиций в повышение устойчивости указанных объектов [28]. Согласно этим оценкам, стоимость дополнительных инвестиций на эти цели составляет лишь 3% общей потребности в капиталовложениях в инфраструктуру. При этом каждый доллар таких инвестиций обеспечивает четыре доллара чистых выгод (в виде предотвращённого ущерба), то есть эффективность вложений высока.