Экономика электропотребления в промышленности: Баширов М.Г. Экономика электропотребления в промышленности

Содержание

Бизнес не видит предпосылок восстановления спроса / Экономика / Независимая газета

Тэги: экономика, промпроизводство, энергопотребление, бизнес, прогнозы, цмакп, антикризисные меры, соцопросы

Фото REUTERS

Темпы экономического спада в РФ в третьем квартале могут чуть замедлиться. Об этом говорят показатели промышленности, транспорта и энергопотребления. Промышленное производство в августе сократилось на 1,5% по сравнению с августом прошлого года. Отмечается рост добычи сырья и увеличение энергопотребления. При этом августовские опросы предприятий фиксируют сохранение пессимистичных оценок бизнесом своих перспектив. Эксперты ожидают ухудшения макроэкономической динамики к концу года.

Эксперты из Института народнохозяйственного прогнозирования (ИПН) РАН ожидают, что в августе сокращение промышленного производства в годовом выражении составило 1,5%, а по сравнению с августом 2019 года – 0,1%.

Свои оценки они основывают на динамике оперативных индикаторов.

Так, добыча полезных ископаемых в августе в годовом выражении увеличилась на 1,6%, погрузка на железнодорожном транспорте, наоборот, сократилась на 5%. Электропотребление с поправкой на температурный и календарный факторы выросла на 2,7%, производство бензина – на 4,4%, дизеля – на 1,4%, перечисляют в ИНП РАН.

Иначе оценивают промышленную активность в августе эксперты из Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП). «В августе наблюдался слабый рост производственной активности», – замечают они в своем обзоре. Экономисты отмечают, что практически все отслеживаемые ранние индикаторы показали прирост. Правда, этот прирост происходил в основном по сравнению с предыдущим месяцем, а не в годовом выражении.

Объем электропотребления в августе по сравнению с июлем подрос на 0,2% (с устранением влияния календарного и температурного факторов и за вычетом расходов на майнинг криптовалют), подсчитали в ЦМАКП. «По сравнению в июньским локальным минимумом прирост оценивается уже в +1%. Темп прироста к пиковому январскому уровню оценивается в –0,9%. При этом электропотребление в июле ощутимо превышает соответствующий уровень 2019 года – на 3,5%», – следует из обзора экономистов.

В частности, по итогам августа объем электропотребления за вычетом календарного и температурного факторов составил 92,4 млрд кВт-ч, за вычетом расходов на майнинг – 91,6 млрд кВт-ч. Для сравнения: год назад объем электропотребления составил около 90,2 млрд кВт-ч за вычетом майнинга и календарного и температурного факторов.

В свою очередь, в погрузке грузов на железнодорожном транспорте наблюдавшееся с конца прошлого года снижение приостановилось, замечают в ЦМАКП. «В августе объем погрузки по сравнению с июлем увеличился на 1,1%. Рост объемов погрузки в августе отмечается и в части неэнергетических экспортно-сырьевых грузов (+1,1% к уровню июля), и в части внутренне-ориентированных грузов (+2,4%), в то время как интенсивность погрузки строительных грузов слегка понизилась (–0,4%) после долгого периода роста», – сообщают эксперты.

В августе 2022 года погрузка на сети РЖД снизилась на 5%, до 103,6 млн т, сообщила в конце прошлой недели сама компания. При этом отмечалось, что динамика падения сокращается. «Продолжаем сокращать отставание от показателей прошлого года. Если в июне оно составляло –6,5%, в июле –5,5%, то в прошедшем месяце уже –5%», – говорится в сообщении.

Опросы предпринимателей также фиксируют некоторое улучшение их ожиданий. Так, значение индекса PMI в августе увеличилось до 51,7 после 50,3 в июле и фактически вернулось к среднему уровню четвертого квартала прошлого года. Напомним, значение индекса выше 50 указывает на рост деловой активности, ниже 50 – на ее снижение. Как указывается в отчете, подобный результат обусловлен главным образом активным ростом новых заказов, темпы которого являются самыми высокими с апреля 2019 года

Более пессимистичные данные приводит Росстат. Индекс предпринимательской уверенности, отражающий обобщенное состояние предпринимательского поведения, в августе 2022 года в добывающих производствах снизился до –1% с –0,3% в июле, а в обрабатывающих производствах вырос до –2% с –2,7% месяцем ранее.

Свои выводы ведомство основывает на обследовании деловой активности 4,3 тыс. организаций (без учета малых предприятий).

Индекс промышленного производства: прирост
по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. 
Источник: ИНП РАН
Компании по-прежнему негативно оценивают состояние своих бизнесов и их перспективы. Так, в августе только 10% организаций, занимающихся добычей сырья, оценивали экономическую ситуацию в своей компании как благоприятную. Схожие настроения и в обрабатывающих производствах. Ожидания компаний обеих отраслей относительно роста спроса на продукцию также остаются в отрицательной зоне.

При этом только 12% респондентов в добывающем секторе ожидают увеличения производства своей продукции в ближайшие три месяца, в обрабатывающем производстве – 23%. «Улучшение экономической ситуации в ближайшие шесть месяцев ожидают в добыче полезных ископаемых 16% опрошенных, в обрабатывающих производствах – 21%. При этом число оптимистов превысило число тех, кто ожидает ухудшения экономической ситуации в добыче полезных ископаемых – на 8 процентных пунктов (п.п.), в обрабатывающих производствах – на 9 п.п.», – сообщает Росстат.

«Умеренно негативная и при этом стабильная динамика спроса начинает разочаровывать российскую промышленность, удерживает прогнозы спроса от выхода «в плюс» и не позволяет перейти к устойчивому росту выпуска предприятиям, участвующим в неправительственных опросах», – комментирует результаты опроса августовских настроений российского бизнеса завлабораторией конъюнктурных опросов Института Гайдара Сергей Цухло.

По оценкам предприятий, в августе промышленной продукции было продано меньше, чем в июле. Однако не наблюдается ни кризисного обвала этого показателя (как это было в 2020, 2008, 1998, 1996 и 1994 годах), ни отскока от дна кризиса, отмечает эксперт. Цухло также фиксирует дальнейшее снижение выпуска продукции в августе.

«А рекордно низкая официальная безработица, сформировавшаяся в том числе в результате совсем некризисной кадровой политики российской промышленности, заставляет предприятия отказываться от расширения занятости», – продолжает экономист.

Антикризисные меры властей для бизнеса на фоне западных санкций, по его мнению, малоэффективны. «Широкий набор мер, которые правительство ввело в действие за последние шесть месяцев, имеет несильное влияние на инвестиционные планы в новых, санкционных условиях. Так, «расширение финансовых стимулов (субсидии, гарантии, госучастие), упрощение доступа к ним» оказывают положительное влияние на инвестактивность только 29% предприятий, что является минимальным упоминанием этого фактора с января 2014 года. В феврале 2022-го указанный фактор имел значение для 50% предприятий», – рассказывает Цухло. А налоговые льготы влияют сейчас на инвестиционные планы 22% предприятий, что тоже является минимальным значением всех восьми лет мониторинга, резюмирует он.

Эксперты «НГ» не видят особых причин для улучшения динамики в будущем. Основатель коммуникационного агентства Figura Марк Фархутдинов приводит в пример рекламный рынок. «Рекламный рынок очень зависим от крупных западных игроков, к сентябрю мы видим, что почти все западные компании заморозили рекламную активность в России. Объем заморозки рекламных бюджетов составил 63%. Из-за заморозки бюджетов агентства перестают нанимать персонал. Половина компаний уже сократили команды, а треть – зарплаты», – рассказывает он, полагая, что третий и четвертый кварталы продолжатся падением.

Руководитель отдела компании «Финам» Ольга Беленькая предполагает, что ближе к концу этого года и в 2023 году могут проявиться новые негативные факторы. «Прежде всего это отложенный срок введения ЕС частичного эмбарго российской нефти и нефтепродуктов (декабрь текущего и февраль будущего года) и запрет европейским компаниям перевозки и страхования российской нефти по всему миру.

Установление потолка цен на российскую экспортную нефть, нефтепродукты и, возможно, газ должно сократить финансовые поступления в Россию от продажи российской нефти и нефтепродуктов. Дополнительное давление на спрос на сырьевые товары российского экспорта может оказать ожидаемая стагнация мировой экономики с риском перехода в рецессию», – рассказывает она.

Примечательно, но динамика настроений населения на этом фоне выглядит лучше. Как следует из результатов опроса фонда «Общественное мнение» (ФОМ), сегодня 22% россиян оценивают свое материальное положение как хорошее и только 19% как плохое. 58% оценивают его как среднее. При этом наблюдается рост оптимистичных оценок. В частности, 14% полагают, что их материальное положение за последние несколько месяцев улучшилось. В мае об улучшении говорили всего 8% опрошенных. Сегодня каждый четвертый россиянин говорит об ухудшении своих доходов, тогда как несколько месяцев назад об этом сообщала треть опрошенных. Сегодня свыше 60% считают, что их материальное положение за это время не изменилось.

В мае об этом сообщали 55% респондентов.

Рост позитива в настроениях населения зафиксировали и социологи из исследовательского холдинга «Ромир». Согласно их выводам, на последней неделе августа индекс экономической уверенности россиян вернулся в положительную зону после двух недель снижения.

Кроме того, дальнейшего ухудшения своего материального положения в течение года ждут только 13% опрошенных, что также меньше предыдущих замеров, следует из данных ФОМа. Об улучшении говорит каждый четвертый россиянин. 40% считают, что ситуация с доходами принципиально не изменится. 

Кому на Руси жить хорошо. Какая связь между экономикой и потреблением электроэнергии

По данным оператора Единой энергетической системы РФ, потребление электроэнергии в стране в 2018 г. выросло на 1,6% г/г и составило 1076,1 млрд кВт*ч. Согласно информации системного оператора, максимум потребления мощности зафиксирован 24 марта. Он составил 151 877 МВт, что на 0,5% выше, чем годом ранее. Отмечается, что увеличение потребления обусловлено температурным фактором. Март и декабрь были статистически холоднее аналогичных месяцев 2017 г. на 6 и 4,7 градусов Цельсия соответственно. Чем еще определяется уровень потребления электричества?

Чем больше, тем лучше

Базовыми факторами, влияющими на объемы потребления электроэнергии, являются: уровень развития экономики, технологический уклад, динамика доходов населения и потребления в целом — в общем все то, что принято называть экономическим благосостоянием и измерять внутренним валовым продуктом (ВВП).

Логика здесь простая. Чтобы экономика развивалась и доходы граждан повышались, необходимо увеличивать производство товаров и услуг. Это тесно связано с потреблением электроэнергии.

Чем выше доходы населения, тем больше растет потребление. К примеру, современные технологические устройства и услуги целиком основаны на питании электроэнергией. То же самое касается строительства, а затем обслуживание новых зданий и сооружений. В конце концов экономически более развитые регионы привлекают к себе миграционные потоки, что увеличивает потребление электроэнергии.

Потребление электроэнергии в России 1990-2017 гг.

Таким образом рост потребления электроэнергии неразрывно связан с ростом экономики. Посмотрим на динамику этих показателей в России за более чем 20-тилетний период.


Из приведенного выше графика можно извлечь несколько любопытных мыслей.

1. Потребление электроэнергии в России восстановилось до уровней СССР только в 2016 г.
2. Мы видим почти 100%-ую корреляцию темпов роста ВВП и темпов роста потребления электроэнергии.
3. Потребление электроэнергии сокращается в годы экономического спада, рецессии и кризиса.
4. Почти всегда показатель потребления электричества изменяется одновременно с экономической активностью и предсказать рецессию по нему сложно. Однако бывает небольшой лаг при вялотекущем процессе замедления экономики, как в период с 2011 по 2013 гг. , когда снижение потребления электроэнергии при очистке от разовых факторов намекало о приближающихся проблемах в экономике.
5. Падение финансовых рынков предшествует снижению потребления электроэнергии.
6. Девальвация 2014-2015 гг. нарушила корреляцию показателей. Тренд на потребление электроэнергии сменился на слабовосходящий.

Как дела обстоят в регионах

Ниже представлена тепловая карта динамики изменения потребления электричества в России по федеральным округам в годовом выражении. Последние несколько лет нет ярко выраженной тенденции. Усугубляет ситуацию то, что на показатель могут заметно влиять несистемные факторы, главным из которых является погода. Иногда и без того слабые показатели могут оказывать завышенными.

Из приведенной карты также видно, что с точки зрения провала потребления электроэнергии, кризис 2014-2015 гг. оказался не таким сильным, как рецессия 2008-2009 гг.

Еще один важный момент, который может пригодиться в инвестировании: потребление электричества во время экономического спада не показывает большой просадки и восстанавливается буквально на второй год. При этом цены на электроэнергию практически фиксированы и не снижаются. По этой причине сектор часто рассматривается в качестве защитного и дивидендного. Но это справедливо далеко не для всех акций российского сектора электроэнергетики.

Ежегодная динамика потребления по федеральным округам представлена ниже и в целом довольно однородна. Впрочем, все зависит от точки зрения, сюрприз будет ниже.


Можно отметить более устойчивый рост спроса на электроэнергию в Санкт-Петербурге, Дальневосточном ФО, а также всплеск потребления электроэнергии в Южном и Северо-Кавказском округах, который скорее всего связан с появление в составе РФ новых субъектов.

Накопленный результат. Лидеры и аутсайдеры

Таблица динамики потребления электроэнергии по субъектам Российской федерации представлена ниже. Динамика отображается накопленным результатом от уровня 2007 г. (если не указано иное).

*Состав федеральных округов был изменен с 2008 г. Начальной точкой для отсчета изменения потребления электроэнергии взят 2008 г.
**Новые субъекты РФ. За точку отчета потребления электроэнергии принят 2015 г.
*** За точку отсчета принят уровень 2006 г. из-за однократного высокого (+28%) всплеска потребления электроэнергии в 2007 г., что вызвало сомнение в релевантности статданных.


Лидеры

Итак, исходя из данных по 2017 г. в абсолютных лидерах среди регионов Российской Федерации является Калужская область. Жители этого региона должны были почувствовать развитие экономики и промышленности, увеличение благосостояния. За 10 лет потребление энергии здесь возросло на 88,5%. Исходя из неплохой корреляции с ростом ВВП, можно судить о соответствующем росте экономики региона. Причем в большей степени экономика субъекта базируется на несырьевом секторе.

Следом идет Республика Ингушетия (+59,1%). Вместе с развитием сельскохозяйственного сектора регион активно пользуется поддержкой федерального центра. Растет доля промышленного сектора. Похожую динамику демонстрирует Адыгейская республика (+56,5%).

На третьем месте Сахалинская область (+54,5%). Такой рост электропотребления на Сахалине в большей степени связан с добычей нефти и газа и сопутствующими отраслями. На долю нефтегазового сектора приходится около 90% экономики региона. Последнее время активно развиваются газовые месторождения. На Сахалине присутствует СПГ завод Газпрома.

В целом среди укрупненных структурных единиц нужно отметить лучшую динамику развития именно Дальневосточного ФО (+23%), как до экономического спада в 2014-2015 гг., так и после. Согласно новым политическим программам правительства можно ожидать сохранения темпов роста потребления электроэнергии и развития региона.

Аутсайдеры

Самой депрессивной, с точки зрения динамики потребления электроэнергии, является Волгоградская область. По данным Росстата, за 10 лет потребление электричества сократилось на 31,6%. Последние несколько лет негативная тенденция лишь усилилась.

При этом одной единственной проблемы у области нет. В качестве негативных экономических факторов можно привести слабую инвестиционную активность, низкие темпы роста оборота розничной торговли, отсутствие роста реальных доходов населения. Также нужно отметить высокую миграцию населения из сельских районов в городские, что приводит к упадку сельского хозяйства. По динамике задолженности по зарплате Волгоградская область лидирует среди регионов Южного ФО.

Следом по темпам снижения потребления электроэнергии идет Северная Осетия (-30,6%). Стоит отметить, что тенденция стала негативной лишь 2-3 года назад. Вполне возможно, что это связано с мероприятиями по повышению платежной дисциплины, что вынудило население перейти на экономный режим потребления. Начало пресекаться неконтролируемое потребление и стали ограничиваться поставки электроэнергии должникам.

На третьем с конца месте в рейтинге (-14,1%) расположилась Ивановская область. Негативная тенденция здесь существует на протяжении последних 10-ти лет. Причиной слабых экономических результатов также является низкая инвестиционная активность. Она вызвана демографическими сложностями, оттоком квалифицированных кадров в соседние регионы и другими проблемами, которые более подробно рассматриваются общественной палатой Ивановской области.

Если говорить о федеральных округах, то самую слабую динамику потребления электроэнергии показывает Приволжский ФО. Большинство субъектов федерации в этом регионе демонстрируют динамику, за исключением Башкортостана, Татарстана, Удмуртии и Мордовии.

Кроме перечисленных аутсайдеров, устойчивая негативная тенденция в потреблении электричества наблюдается в Карельской области, р. Мэрий Эл, Ульяновской и Томской областях.

БКС Брокер

1.1. Потребление энергии как фактор экономического роста

Книга 5. Электроэнергетика и охрана окружающей среды. Функционирование энергетики в современном мире

Современный уровень развития мировой цивилизации достигнут благодаря использованию машин, замещающих физический труд. Человек, проживающий в промышленно развитой части мира, располагает сегодня от 1 до 10 кВт мощности стационарных электрических станций, позволяющих заменить физический труд нескольких сотен людей, не затрачивая на это пищевых ресурсов. Не меньшая мощность сосредоточена в машинах, применяемых в автомобильном, железнодорожном, судовом и трубопроводном транспорте, военном деле. Для того, чтобы ощутить эту мощь, достаточно представить, что только для обеспечения работы персонального компьютера или неяркой лампочки накаливания мощностью 75 Вт необходима непрерывная изнурительная работа нескольких десятков физически крепких людей по приводу собственными физическими усилиями электрической динамо-машины и еще большее количество людей, обеспечивающих их работу.

Ясно, что физическая энергия, затрачиваемая человеком на создание общественного продукта индустриального общества, ничтожно мала по сравнению с затратой машинной энергии. Поэтому общественное богатство (выражаемое величиной валового внутреннего продукта или средним доходом на душу населения) промышленно развитых стран мира находится в прямой пропорции к абсолютному или, соответственно, душевому потреблению энергии – энерговооруженности.

Коэффициент данной пропорции, или энергоэффективность, – важный макроэкономический показатель, определяющий степень совершенства организации машинного труда и отражающий интеллектуальный вклад человека в создание общественного продукта.

В эпоху индустриального развития общества, датируемую периодом с начала ХХ века до 1973 г., энергоэффективность сохранялась примерно постоянной, однако ее значения существенно зависели от уровня душевого дохода в каждой стране. Для развитых стран с высоким уровнем душевого дохода энергоэффективность была и остается большей, чем для развивающихся стран и стран бывшего социалистического лагеря (ныне стран с переходной экономикой).

Индустриальный период, часто именуемый также периодом экстенсивного развития или периодом дешевого топлива, характеризовался экспоненциальным ростом мировой экономики, сопровождавшимся пропорциональным ростом энергопотребления. В течение 1950–1970 гг. темпы годового роста мирового потребления энергии возросли до 5%, в 2,5 раза превысив темп роста населения мира. Столь высокие темпы развития поддерживались низкими ценами на нефть – основной энергоноситель ведущих экономик мира тех лет, отличающийся легкостью добычи, транспорта и переработки.

Однако в начале 70-х годов ХХ в. темпы потребления нефти начали опережать рост ее добычи. Это привело к резкому скачку цен на нефть, повергнувшему в шок экономики развитых стран мира. Видимым поводом для ценового шока явилось то, что в конце 1973 г. арабские страны использовали нефть в качестве своего рода политического оружия против стран Запада, поддержавших Израиль в арабо-израильском военном конфликте. Однако его глубинной причиной явился односторонний отказ администрации президента США Р. Никсона от золотого обеспечения американского доллара – основной резервной валюты мира. Данный шаг, предпринятый в 1968 году, привел к значительным экономическим потерям во всем мире, а особенно в арабских странах Персидского залива – главных экспортерах нефти.

Таблица 1.1 Динамика изменения энергетических и экономических показателей экономик мира, %/год

Страна, регион мира

ВВП

Потребление энергии

Энергоемкость ВВП

1975–

1985

1985–

2000

2000–

2006

1975–

1985

1985–

2000

2000–

2006

1975–

1985

1985–

2000

2000–

2006

Мир

2,8

3,5

4,2

2,2

1,7

2,6

-0,6

-1,7

-1,5

Европа

2,5

1,7

2,1

1,9

-0,4

1,1

-0,5

-2,1

-0,9

ЕС-25

1,4

2,5

2,1

1,2

0,6

0,7

-0,2

-1,8

-1,4

Россия

4,6

-1,3

6,2

2,8

-1,7

1,7

-1,7

-0,4

-4,2

Северная

Америка

3,1

3,3

2,8

0,8

1,8

0,4

-2,3

-1,5

-2,3

США

2,7

3,3

2,8

0,4

1,8

0,1

-2,2

-1,5

-2,4

Канада

2,7

3,3

2,6

2,3

1,4

1,8

-0,4

-1,6

-0,8

Азия

4,3

4,2

4,5

3,7

4,3

5,7

-0,5

0

1,2

Китай

8,6

9,9

9,8

4,7

4,1

9,8

-3,6

-5,3

0,1

Индия

4,7

5,8

7

5,3

5,8

4,7

0,5

0,1

-2,1

Япония

3,7

2,6

1,5

1,1

2,2

0,2

-2,5

-0,4

-1,3

Южная

Америка

2,7

2,7

2,9

5,5

3,5

2,1

2,9

0,7

-0,8

Бразилия

2,5

2,8

2,9

5,5

3,5

2,1

2,9

0,7

-0,8

Африка

2,4

2,4

5

6,9

2,4

2,7

4,4

0

-2,1

В США, Японии, странах Западной Европы в ответ на нефтяной шок были приняты экстренные меры по сокращению энергопотребления. Вслед за этим страны – импортеры нефти приступили к реализации скоординированных программ, направленных на ослабление нефтяной зависимости. Ими был создан межправительственный координационный орган – Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) с аналитическим и консультационным центром – Международным энергетическим агентством (МЭА).

Главная ставка делалась на энергосбережение, более полное использование собственных энергетических ресурсов, развитие атомной энергетики, замещение нефти природным газом. В качестве основной меры энергосбережения был взят курс на структурную перестройку экономики с сокращением энергоемких промышленных производств и увеличением доли сферы услуг. Эта политика дала свой эффект. Энергоемкость экономик стран–импортеров нефти обнаружила стойкую тенденцию к уменьшению, рост ВВП начал превышать рост энергопотребления и начиная с 70-х годов ХХ века мир вступил в новый, постиндустриальный, период своего развития – период интенсивного сбережения энергии.

Как видно из табл. 1.1, где представлены данные о динамике изменения основных показателей развития экономики и энергетики некоторых стран мира, в 1975–2006 гг. поступательный годовой рост мировой экономики – от 2,8 до 4,2% – происходил при более низких темпах роста годового потребления энергии – от 2,2 до 2,8%.

Таким образом, более рациональное использование энергии в экономически развитых странах мира обеспечило ежегодное отставание мирового экономического роста от роста потребления энергии в среднем на 1,5%.

Экономика энергетики выделяет две основные закономерности постиндустриального мира. Одна из них – возможность экономического роста за счет повышения эффективности использования энергии. Вторая закономерность, отмеченная академиком РАН Макаровым А.А., состоит в том, что постиндустриальная экономика развивается в условиях примерного постоянства мирового душевого потребления энергии.

Рис. 1.1. Душевое потребление энергии в некоторых странах и регионах мира (Источник: МЭА, 2008)

В течение 1975–2000 гг. энерговооруженность в странах мира не более чем на 4% отклонялась от постоянного значения 2,34 т у. т./чел. Специалисты Института энергетических исследований РАН считают, что данная закономерность носит долговременный системный характер и будет соблюдаться и в дальнейшем.

Объясняется это тем, что основным направлением современной политики энергосбережения в развитых странах мира служит структурная перестройка экономики с сокращением доли энергоемких производств в формировании ВВП. Однако в условиях глобализации международной торговли сокращение энергоемких производств в развитых странах мира приводит к их замещению в развивающихся странах. В результате некоторое падение душевого потребления энергии в развитых странах компенсируется его ростом в развивающихся странах и странах с переходной экономикой (рис. 1.1).

Следует отметить, что определенную почву для сомнений в правомерности вывода о постоянстве энерговооруженности постиндустриального мира дает статистика последних лет, фиксирующая некоторый рост этой величины – от 2,34 т у. т./чел. в 2000 г. до 2,57 т у. т./чел. в 2006 году. Однако наблюдаемый рост душевого потребления энергии, по всей видимости, будет скомпенсирован его падением под действием текущего мирового финансово-экономического кризиса 2008–2010 гг.

Примерное постоянство энерговооруженности в странах мира говорит о том, что структурное энергосбережение, весьма эффективное на национальном уровне, не оказывает столь же благотворного влияния на мировой уровень потребления энергии, поскольку сокращение выпуска энергоемкой продукции в развитых странах вызывает рост потребления энергии на выпуск соответствующей продукции в других странах мира.

Отчасти об этом свидетельствует очередной нефтяной шок, возникший в мире в 2007– 2008 гг. По утверждению МЭА, его причиной послужил быстрый экономический рост экономик стран Азиатско-Тихоокеанского региона, в частности КНР и Индии, ориентированных на экспорт своей продукции в развитые страны мира. Он вызвал дефицит нефти на мировых рынках, нараставший с начала XXI века и завершившийся ценовым шоком 2008 года. Вслед за нефтью выросли цены на замещающие энергоносители – природный газ, уголь, уран, а следовательно, и на электрическую энергию. Это в свою очередь замедлило рост развитых экономик, спровоцировав финансовый кризис в США, переросший в глобальный финансово-экономический кризис.

  • Предыдущая:
    ЧАСТЬ 4. Организационно-правовые и экономические аспекты функционирования энергетики
  • Читать далее:
    1.2. Развитие региональной структуры потребления энергии
  •  
    • У к р а ї н с ь к а
    • Р у с с к и й

    THE ANALYSIS OF THE FACTORS WHICH INFLUENCE THE ENERGY EFFICIENCY IN THE ECONOMY

    Research article

    Moruleva, L.A.

    Issue: № 6 (37), 2015

    Published:

    2015/07/15

    Морулева Л.А.

    Бакалавр направления «Бизнес-информатика», ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) Федеральный Университет», Казань, Россия

    АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ОКАЗЫВАЮЩИЙ ВЛИЯНИЕ НА ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ ЭКОНОМИКИ

    Аннотация

    В статье были рассмотрены факторы, которые оказывают  определенное влияние на энергоэффективность российской экономики. Грамотное управление этими факторами будет способствовать движению в направлении более устойчивого энергетического будущего и энергоэффективной экономики.

    Ключевые слова: экономика, энергетика, энергосбережение, энергоэффективность, энергоемкость, факторы.

    Moruleva L.A.

    Bachelor of Business Informatics of Kazan (Volga) Federal University, Kazan, Russia

    THE ANALYSIS OF THE FACTORS WHICH INFLUENCE THE ENERGY EFFICIENCY IN THE ECONOMY

    Abstract

    This article examines the factors which somehow influence the Russian economy energy efficiency. Using these factors competently will help in working towards a more stable energy future and energy-efficient economy.

    Keywords: economy, energy , energy conservation , energy efficiency.

    Энергетический сектор играет значительную роль в экономике практически всех стран мира. По оценке ведущих исследовательских центров мира в ближайшие несколько десятилетий прогнозируется значительный рост мирового потребления ресурсов [1]. В этой связи возрастает значимость решения существующей проблемы эффективного энергопотребления, поскольку результаты ее решения влияют не только на настоящее, но и на будущие поколения человечества.

    Можно выделить так называемые факторы-причины, которые тем или иным образом оказывают влияние на энергоэффективность.

    Среди факторов – причин, влияющих на эффективное энергопотребление можно выделить, во-первых, структуру валового внутреннего продукта страны. Для достижения улучшений в энергопотреблении важно учитывать величину и структуру ВВП. Необходимо знать за счет каких видов деятельности он сформирован. Возможна ситуация, когда значительная часть ВВП создана в финансовом секторе,  или сфере услуг, а может быть создана в промышленном секторе. От этого в значительной мере зависит энергоемкость экономики. В нашей стране значительная доля ВВП создается в отраслях добывающей и обрабатывающей промышленности (в целом, промышленный сектор обеспечивает около 40% ВВП) и его размер существенно зависит от величины экспорта сырья  и мировых цен на него. Потребляя 5,5% мировых энергоресурсов, энергоемкость экономики нашей страны (по паритету покупательной способности рубля) по данным за 2013 год в 1,9 раза выше среднемировой, вдвое выше энергоемкости США и втрое – ведущих стран Европы [1]. Тем не менее, стоит отметить, что в большинстве стран-лидеров по уровню энергоэффективности экономики, промышленность также занимает значительную долю в производстве ВВП. Это говорит о том, что в развитых странах существуют иные факторы, действие которых значительно ослабляет влияние на энергоэффективность экономики.

    Следующим фактором, влияющим на объем потребления энергоресурсов, является уровень физического и морального износа оборудования. Использование устаревшей техники не позволяет обеспечить высокую интенсивность и эффективность при производстве продукции. Среди стран – лидеров по применению современного оборудования (разработке и закупке новых энергоэффективных технологий) во всех сферах деятельности, можно выделить Швецию [3]. Энергоэффективное оборудование широко применяется в Швеции не только в промышленности, но и в сфере ЖКХ в системах отопления, горячего водоснабжения, вентиляции и др. В стране были разработаны специальные требования к процессам закупок энергоэффективного оборудования и информированию населения и представителей промышленности о них.

    Третьим фактором является состояние законодательной базы в сфере энергосбережения и энергоэффективности. Важным инструментом, способным регулировать энергоэффективность энергопотребления, является налогово-бюджетная система с развитой системой стимулирования, открытой и понятной для всех заинтересованных сторон. Ярким примером регулирования энергоэффективности в рамках страны с помощью налоговой системы является Германия. В этой стране предприятиям, успешно внедрившим систему энергоменеджмента, представляются значительные льготы по энергетическому налогу. В целом ряде других стран, включая Италию, Францию, Великобританию, реализуются масштабные государственные программы, направленные на рост энергогэффективности на предприятиях всех сфер деятельности. Одним из примеров такой программы может явиться программа White Certificate Scheme. Говоря о России, можно отметить, что за последние годы в нашей стране были сделаны значительные шаги в направлении совершенствования базового законодательства в области энергоэффективности.  В настоящее время в Российской Федерации основополагающим нормативным правовым актом, регулирующим отношения в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности, является Федеральный закон от 23 ноября 2009 года № 261- ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (Закон № 261-ФЗ). Закон № 261-ФЗ пришёл на смену ранее действовавшему Федеральному закону от 3 апреля 1996 года № 28-ФЗ «Об энергосбережении» и положил началу формированию новой системы государственного регулирования в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности.

    Четвертым фактором является значительный потенциал для энергосбережения в различных секторах экономики. Рассматривая сферу жилищно – коммунально хозяйства в нашей стране можно отметить, что на сегодняшний день существует проблема наличия высокой доли ветхих, устаревших, изношенных жилых и общественных зданий, в которых расходы тепла на отопление существенно превышают существующие нормативы. С целью экономии энергии в сфере ЖКХ, государство разрабатывает и внедряет различные государственные программы, среди которых можно выделить программы «Энергоэффективный квартал», «Считай, экономь и плати», «Новый свет», «Малая комплексная энергетика», «Энергоэффективная социальная сфера» и «Инновационная энергетика».

    Пятым фактором, оказывающим влияние на энергосбережение и энергоэффективность на предприятиях всех сфер деятельности, в жилых зданиях и домохозяйствах является использование различных инструментов и методов в области энергосбережения, одним из которых может выступать система энергетического менеджмента. Основными элементами системы энергетического менеджмента являются энергетический аудит, заключающийся в энергетическом обследовании и анализе энергопотребления, а также организация управления энергопотреблением. Применение энергоменеджмента в организации заключается в модернизации существующего производства и управления на основе использования наилучшей мировой практики в области энергосбережения.

    Говоря о роли энергетического менеджмента, нужно отметить, что он позволяет предприятию существенно снизить расходы на энергию, осуществлять контроль за энергопотреблением, внедрять эффективные долгосрочные процессы управления энергией. Всё это так же позволяет снизить себестоимость продукции, повышает конкурентоспособность предприятия, положительно влияет на экологию. Целью энергетического менеджмента является достижение высокой энергоэффективности производства и улучшение использования человеческого и ресурсного потенциалов.

    Шестым фактором является уровень осведомленности и заинтересованности персонала в области энергосбережения и эффективного использования энергетических ресурсов. Пока можно отметить, что в нашей стране существует недостаточная система организации обучения и переподготовки персонала предприятий по вопросам эффективного использования топливно-энергетических ресурсов и энергосбережения. Это требует привлечения компетентных специалистов и обучения сотрудников самого предприятия. Более того необходимо грамотно их стимулировать и мотивировать, учитывая тот факт, что поколение Y, как зачастую называют работников, развивающихся в конце XX в. и занимающих на сегодняшний день большинство ключевых постов, далеко не всегда мотивирует только финансовыми ресурсами. В ряде случаев им выражают признание их достижений и полученного результата.

    Выявление факторов, оказывающих влияние на энергоэффективность, имеют важное значение для последующего управления ими и повышения тем самым энергетической эффективности экономики России. Следует отметить, что неэффективное использование энергии препятствует устойчивому и динамичному росту ВВП. В свою очередь, величина ВВП и объем производства потребления энергии оказывают определяющие влияние на энергоемкость ВВП. Нами были рассмотрены несколько сценариев влияния показателей величины ВВП и объема производства потребления энергии на изменение энергоемкости. (табл.1).

    Таблица 1 –  Сценарии влияния показателей на изменение энергоемкости

    1. При увеличении объема потребляемой энергии и снижении объема ВВП, значение энергоемкости возрастает. Такой сценарий будет считаться не эффективным. Стоит отметить, что подобная ситуация наблюдалась в нашей стране в кризисный период 2008-2009 гг. [4].
    2. Возрастающие ВВП и объем потребляемой энергии могут сопровождаться уменьшением энергоемкости, в случае если ВВП растет более быстрыми темпами. Или ростом энергоемкости, если темп роста объема энергопотребления опережает темп роста ВВП. Так, Китай потребляет энергии больше, чем любая другая страна в мире, за исключением Соединенных Штатов. В 2001 г. потребление энергии в Китае увеличилось с 924 млн. т нефтяного эквивалента (мтнэ) до примерно 1080 мтнэ в 2003 г. [5]. Кроме того, китайские медеплавильные, цементные, бумажные заводы расходуют на 45-120% больше энергии на единицу выпущенной продукции, чем аналогичные предприятия в США и Европе [5].
    3. Самым энергоэффективным способом является увеличение объема ВВП, сопровождающее снижением объема потребляемой энергии. Так, в 1998-2008 гг. Россия вырвалась в мировые лидеры по темпам снижения энергоемкости ВВП. Она снижалась на 5% в год, что существенно выше, чем во многих других странах мира [6].

    В заключении хотелось бы отметить, что значимость эффективного энергопотребления очень велика. В процессе проведенного исследования были установлены причины, оказывающие влияние на энергоэффективность. Такие как: величина и структура ВВП, уровень физического и морального износа оборудования, состояние законодательной базы в сфере энергосбережения и энергоэффективности, потенциал для энергосбережения в различных секторах экономики, использование различных инструментов и методов в области энергосбережения, уровень осведомленности и заинтересованности персонала в области энергосбережения и эффективного использования энергетических ресурсов. Важно отметить, что значимость эффективного энергопотребления очень велика, и необходимо грамотное управление этими факторами, которое будет сопровождаться движением в направлении более устойчивого энергетического будущего и энергоэффективной экономики. Кроме того, в процессе исследования было выделено несколько проблем, возникающие при неэффективном использовании энергии. Должно быть произведено и сохранено намного больше энергии для удовлетворения потребностей развивающейся экономики и охраны окружающей среды.

    Литература

    1. Kepplinger D. Templ M. Upadhyaya S. Analysis of energy intensity in manufacturing industry using mixed – effects models // ELSEVIER, Energy 59 (2013) 754-763
    2. Аналитический центр при правительстве Российской Федерации. – Глобальное регулирование энергетики // Энергетическая бюллетень. – выпуск №9. – январь. – 2014.
    3. Энергоэффективная Швеция журнал «Новости теплоснабжения» №2 (90), 2008 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ntsn.ru/ , свободный
    4. Башмаков И.А.,Мышак А.Д. Российская система учета повышения энергоэффективности и экономии энергии. [Текст] / И.А. Башмаков, А.Д. Мышак // Москва. – 2012.
    5. Китай: проблемы роста Вэй Чжихун [Текст] / Вэй Чжихун // БЮЛЛЕТЕНЬ МАГАТЭ 46/1 – Июнь 2004.
    6. Тарнавский Т. Правительство Китая настойчиво снижает энергоемкость ВВП [Текст] / Т. Тарнавский // Журнал энергосервисной компании «Экологические системы». – №2 февраль. – 2011.
    7. International Energy Agency Россия – 2014, краткий обзор // June 2014 1-10
    8. Raul Jorge, Jorge Mercado Energy intensity: A decomposition and counterfactual exercise for Latin American countries // ELSEVIER, Energy 42 (2014) 161-171

    References

    1. Kepplinger D. Templ M. Upadhyaya S. Analysis of energy intensity in manufacturing industry using mixed – effects models // ELSEVIER, Energy 59 (2013) 754-763
    2. Analytical Centre under the Government of the Russian Federation. – Global Energy Regulation // Energy newsletter. – Issue №9. – Jan. – 2014.
    3. Energy-efficient Sweden magazine “News of heat supply» №2 (90), 2008 [electronic resource]. – Access: http://www.ntsn.ru/, free
    4. Bashmakov IA Myshak AD Russian accounting system to improve energy efficiency and energy savings. [Text] / IA Shoes, AD Myshak // Moscow. – 2012.
    5. China: growth problems Wei Zhihong [Text] / Wei Zhihong // IAEA BULLETIN 46/1 – June 2004.
    6. Tarnavskiy T. The Chinese Government strongly reduces the energy intensity of GDP [text] / T. Tarnavskiy // Journal energy service company “Ecological systems”. – №2 February. – 2011.
    7. International Energy Agency Россия – 2014, краткий обзор // June 2014 1-10
    8. Raul Jorge, Jorge Mercado Energy intensity: A decomposition and counterfactual exercise for Latin American countries // ELSEVIER, Energy 42 (2014) 161-171

     ПП-4779-сон 10.07.2020. О дополнительных мерах по сокращению зависимости отраслей экономики от топливно-энергетической продукции путем повышения энергоэффективности экономики и задействования имеющихся ресурсов

    Всего по республике 285 предприятий

    18 662 321 918

    2 295 466

    16 840 644 978

    22 461 920

    142 816

    205 154

    24 962 540

    65

    118

    101

    I

    Республика Каракалпакстан

    1.

    1.

    ДП «Qongirot Natriy Sulfat»

    дорожные работы

    2 748 763

    338

    5 529 654

    6 414

    0

    0

    6 752

    +

    2.

    2.

    Нукус КЭЧ

    военная часть

    634 000

    78

    3 497 865

    4 058

    49

    70

    4 206

    +

    3.

    3.

    АО «Турон-Ходжели»

    производство растительного масла

    3 487 472

    429

    2 700 718

    3 133

    95

    136

    3 697

    +

    4.

    4.

    ООО «Ustyurt Sodium Sulfate»

    производство

    1 089 773

    134

    2 592 207

    3 007

    32

    46

    3 187

    +

    5.

    5.

    УЧР УЯ 64/71

    учреждение

    2 424 180

    298

    2 392 700

    2 776

    0

    0

    3 074

    +

    6.

    6.

    ООО «Три-А»

    производство известняка

    183 840

    23

    1 906 413

    2 211

    0

    0

    2 234

    +

    7.

    7.

    ООО «Bo‘ston Cluster»

    текстильная промышленность

    3 035 720

    373

    111 330

    129

    1 150

    1 645

    2 147

    +

    8.

    8.

    ООО «Кarakalpak Sement»

    производство цемента

    17 247 485

    2 121

    0

    0

    0

    0

    2 121

    +

    9.

    9.

    Ту Лей УМГ

    производство нефтепродуктов

    2 641 908

    325

    7 514 228

    8 717

    82

    117

    9 158

    +

    10.

    10.

    УТВС Кунград

    производство

    21 859 379

    2 689

    223 989

    260

    173

    247

    3 195

    +

    11.

    11.

    АО «Тахиаташская тепловая электростанция»

    производство

    222 198 051

    27 330

    808 839 630

    938 254

    93

    133

    965 717

    +

    Всего по Республике Каракалпакстан

    277 550 571

    34 139

    835 308 734

    968 958

    1 673

    2 393

    1 005 490

    II

    Андижанская область

    12.

    1.

    ООО СИЧХФ «Кезар»

    производство цемента

    7 812 285

    961

    10 782 559

    12 508

    0

    0

    13 469

    +

    13.

    2.

    СП «Эверест Метал Фаворити»

    производство цемента

    5 746 803

    707

    7 984 251

    9 262

    0

    0

    9 969

    +

    14.

    3.

    АО «Андижон биокимё заводи»

    производство спирта

    8 145 582

    1 002

    7 210 590

    8 364

    14

    20

    9 386

    +

    15.

    4.

    ООО «Азия Элегант Стар»

    производство цемента

    4 276 497

    526

    4 396 707

    5 100

    0

    0

    5 626

    +

    16.

    5.

    Андижанский трест по строительству и ремону дорог

    дорожное строительство

    50 600

    6

    1 515 100

    1 758

    1 660

    2 374

    4 138

    +

    17.

    6.

    ООО «Ishonchli Posbon Tekstil»

    производство

    3 156 957

    388

    3 127 097

    3 627

    0

    0

    4 016

    +

    18.

    7.

    АО «Асака текстиль»

    легкая промышленность

    6 312 495

    776

    2 554 744

    2 964

    0

    0

    3 740

    +

    19.

    8.

    ООО «Marjon Investment Group»

    легкая промышленность

    1 448 259

    178

    2 935 994

    3 406

    0

    0

    3 584

    +

    20.

    9.

    ООО «Rash-MilkPlus»

    переработка молока

    95 920

    12

    2 776 270

    3 220

    0

    0

    3 232

    +

    21.

    10.

    ООО «Ravon Taraqqiyot Orzusi»

    производство

    3 101 458

    381

    2 504 989

    2 906

    91

    130

    3 417

    +

    22.

    11.

    ООО «Nil-Granit»

    легкая промышленность

    3 833 786

    472

    2 382 936

    2 764

    0

    0

    3 236

    +

    23.

    12.

    ООО «Rubber Trust and Eva Products»

    производство

    167 467

    21

    2 504 989

    2 906

    0

    0

    2 926

    +

    24.

    13.

    ООО «Digital Prime Textiles»

    легкая промышленность

    40 985 191

    5 041

    0

    0

    0

    0

    5 041

    +

    25.

    14.

    ООО «Bobur MandF»

    легкая промышленность

    25 593 144

    3 148

    10 680

    12

    0

    0

    3 160

    +

    26.

    15.

    ООО «Шахрихон Милк»

    переработка молока

    1 410 083

    173

    1 631 980

    1 893

    0

    0

    2 067

    +

    27.

    16.

    Насосная станция «Улугнар» УНСЭ при БУИС «Нарын-Карадарья»

    насосная станция

    46 900 000

    5 769

    0

    0

    0

    0

    5 769

    +

    28.

    17.

    Насосная станция «Асака-Адир» УНСЭ при БУИС «Нарын-Карадарья»

    насосная станция

    28 200 000

    3 469

    0

    0

    0

    0

    3 469

    +

    29.

    18.

    СП «Андижанкабель»

    производство кабеля

    17 535 613

    2 157

    0

    0

    658

    942

    3 098

    +

    30.

    19.

    АО «ДжиЭм Узбекистан»

    производство легковых автомобилей

    63 956 099

    7 867

    12 017 000

    13 940

    11 609

    16 600

    38 407

    +

    31.

    20.

    ГУП «Международный аэропорт Андижан»

    аэропорт

    394 814

    49

    0

    0

    4 333

    6 197

    6 245

    +

    32.

    21.

    ООО «Инвест Текс»

    производство

    424 867

    52

    1 988 000

    2 306

    0

    0

    2 358

    +

    33.

    22.

    ЧП «Калкон»

    производство

    151 080

    19

    13 433

    16

    11 500

    16 445

    16 479

    +

    Всего по области

    269 699 000

    33 173

    66 337 319

    76 951

    29 866

    42 708

    152 832

    III

    Бухарская область

    34.

    1.

    АО «Бухоро Энеpгомаpказ»

    производство

    8 600 366

    1 058

    67 847 914

    78 704

    11

    15

    79 777

    +

    35.

    2.

    ООО «Лукойл Узбекистан Оперейтинг Компани»

    переработка газа

    188 222 005

    23 151

    0

    0

    0

    0

    23 151

    +

    36.

    3.

    ГУП «Международный аэропорт Бухара»

    административное здание

    1 590 990

    196

    504 924

    586

    5 346

    7 644

    8 426

    +

    37.

    4.

    ООО «POSCO International Textile»

    легкая промышленность

    43 346 288

    5 332

    73 739

    86

    0

    0

    5 417

    +

    38.

    5.

    Газлинское управление магистральных газопроводов

    Газораспределение

    24 166 717

    2 973

    0

    0

    208

    298

    3 270

    +

    39.

    6.

    АО «Иссиклик Манбаи»

    производство

    8 443 653

    1 039

    1 270 491

    1 474

    19

    27

    2 539

    +

    40.

    7.

    Насосная ста�ция «Пайкент» УНСЭ при БУИС «Аму-Бухара»

    насосная станция

    43 600 000

    5 363

    0

    0

    0

    0

    5 363

    +

    41.

    8.

    Вспомогательная насосная станция «Куймазар» управления эксплуатации Аму-Бухарского машинного канала.

    насосная станция

    56 000 000

    6 888

    0

    0

    0

    0

    6 888

    +

    42.

    9.

    Насосная станция «Караулбазар» управления эксплуатации Аму-Бухарского машинного канала.

    насосная станция

    61 700 000

    7 589

    0

    0

    0

    0

    7 589

    +

    43.

    10.

    АО «Бухорогазсаноаткурилиш»

    монтаж и механизация

    107 600

    13

    71 100

    82

    1 823

    2 607

    2 703

    +

    44.

    11.

    Подрядное ремонтно-эксплуатационное предприятие дорожного хозяйства Ромитанского района

    дорожные работы

    56 350

    7

    1 688 413

    1 959

    2 069

    2 959

    4 924

    +

    45.

    12.

    ООО «Stam Plyus Varaxsho»

    производство

    97 100

    12

    1 899 100

    2 203

    0

    0

    2 215

    +

    Всего по области

    435 931 069

    53 620

    73 355 681

    85 093

    9 475

    13 550

    152 262

    IV

    Джизакская область

    46.

    1.

    Галлааральское управление магистральных газопроводов KC-3

    Управление магистрального газопровода

    189 034 000

    23 251

    0

    0

    80

    115

    23 366

    +

    47.

    2.

    Марджанбулакский рудник южного рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    производство руды

    44 000 000

    5 412

    0

    0

    18 462

    26 400

    31 812

    +

    48.

    3.

    ООО «Новоджизакский известковый завод»

    производство известняка

    1 372 347

    169

    12 089 275

    14 024

    0

    0

    14 192

    +

    49.

    4.

    Джизакский цементный завод АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    83 000 000

    10 209

    75 000 000

    87 000

    12

    16

    97 225

    +

    50.

    5.

    ООО «Mingyuan Silu Industry»

    производство

    5 480 000

    674

    6 439 811

    7 470

    31

    44

    8 189

    +

    51.

    6.

    Самаркандская дистанция электроснабжения ЭЧ-8 АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    57 496 327

    7 072

    5 936

    7

    0

    0

    7 079

    +

    52.

    7.

    ООО «Ecoclimat ХСИ»

    производство стекла

    5 030 000

    619

    3 584 042

    4 157

    0

    0

    4 776

    +

    53.

    8.

    ЧП ООО «Jizzakh Textile»

    производство

    29 933 000

    3 682

    81 069

    94

    0

    0

    3 776

    +

    54.

    9.

    ООО «Мадина Капитал Плюс»

    производство известняка

    48 000

    6

    3 222 209

    3 738

    0

    0

    3 744

    +

    55.

    10.

    ООО «Бўстон олами»

    производство

    2 629 000

    323

    2 160 613

    2 506

    3

    4

    2 834

    +

    56.

    11.

    Хавастская дистанция электроснабжения ЭЧ-2 АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    24 362 000

    2 997

    0

    0

    0

    0

    2 997

    +

    57.

    12.

    Насосная станция 2-ДНС Джизакского управления насосных станций

    насосная станция

    114 100 000

    14 034

    4 605 000

    5 342

    0

    0

    19 376

    +

    58.

    13.

    Насосная станция 3-ДНС Джизакского управления насосных станций

    насосная станция

    62 300 000

    7 663

    4 605 000

    5 342

    0

    0

    13 005

    +

    59.

    14.

    СП ООО «Пахтакор сифат ёг»

    производство

    1 822 000

    224

    1 535 840

    1 782

    105

    151

    2 156

    +

    Всего по области

    620 606 674

    76 335

    113 328 795

    131 461

    18 693

    26 731

    234 527

    V

    Кашкадарьинская область

    60.

    1.

    Хаузакский промысел СП ООО «Лукойл Узбекистан Оперейтинг Компани»

    производство

    98 648 709

    12 134

    5 096 083

    5 911

    0

    0

    18 045

    +

    61.

    2.

    ГХК «Шуртангазкимё»

    производство

    99 316 053

    12 216

    0

    0

    152

    217

    12 433

    +

    62.

    3.

    Гиссарский промысел СП ООО «Лукойл Узбекистан Оперейтинг Компани»

    производство

    17 645 613

    2 170

    5 096 083

    5 911

    0

    0

    8 082

    +

    63.

    4.

    ООО «LT Textile International»

    легкая промышленность

    58 155 720

    7 153

    174 463

    202

    3

    4

    7 360

    +

    64.

    5.

    «Enter Enjinering» LTD

    производство

    9 336 518

    1 148

    5 096 083

    5 911

    0

    0

    7 060

    +

    65.

    6.

    Кашкадарьинская дистанция электроснабжения ЭЧ-5 АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    80 737 249

    9 931

    4 662

    5

    0

    0

    9 936

    +

    66.

    7.

    ООО «Oq Saroy Textil»

    легкая промышленность

    21 207 319

    2 609

    168 498

    195

    0

    0

    2 804

    +

    67.

    8.

    ЧП «Султон Тех Груп»

    легкая промышленность

    15 747 160

    1 937

    36 534

    42

    178

    254

    2 234

    +

    68.

    9.

    Южное специализированное ремонтно-эксплуатационное предприятие по содержанию автомобильных дорог международного и государственного значения

    дорожные работы

    110 136

    14

    1 993 936

    2 313

    1 362

    1 948

    4 274

    +

    69.

    10.

    ГУП «Международный аэропорт Карши»

    аэропорт

    711 791

    88

    147 400

    171

    2 773

    3 965

    4 224

    +

    70.

    11.

    ГУП «Сувокова» Кашкадарьинской области

    водопотребление

    28 749 379

    3 536

    33 400

    39

    0

    0

    3 575

    +

    71.

    12.

    1-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    365 300 000

    44 932

    0

    0

    0

    0

    44 932

    +

    72.

    13.

    2-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    408 700 000

    50 270

    0

    0

    0

    0

    50 270

    +

    73.

    14.

    3-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    405 700 000

    49 901

    0

    0

    0

    0

    49 901

    +

    74.

    15.

    4-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    389 600 000

    47 921

    0

    0

    0

    0

    47 921

    +

    75.

    16.

    5-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    288 200 000

    35 449

    0

    0

    0

    0

    35 449

    +

    76.

    17.

    6-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    296 700 000

    36 494

    0

    0

    0

    0

    36 494

    +

    77.

    18.

    7-насосная станция управления эксплуатации Каршинского магистрального канала

    насосная станция

    91 600 000

    11 267

    0

    0

    0

    0

    11 267

    +

    Всего по области

    2 676 165 647

    329 168

    17 847 142

    20 703

    4 468

    6 389

    356 260

    VI

    Навоийская область

    78.

    1.

    АО «Навоийская тепловая электростанция»

    теплоэлектростанция

    495 699 416

    60 971

    2 057 862 726,00

    2 387 121

    0

    0,0

    2 448 092

    +

    79.

    2.

    АО «Навоиазот»

    производство

    1 667 819 152

    205 142

    557 320 865,00

    646 492

    186,00

    266,0

    851 900

    +

    80.

    3.

    2-гидрометаллургический завод Центрального рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча руды

    1 587 750 000

    195 293

    141 115 000

    163 693

    38,60

    55,2

    359 042

    +

    81.

    4.

    Завод ЦКВ3 Центрального рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча руды

    147 163 000

    18 101

    9 713 000

    11 267

    10,72

    15,3

    29 383

    +

    82.

    5.

    Цех тепловой энергии и водоснабжения
    Центрального рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    производство

    898 000

    110

    44 300 000

    51 388

    31,68

    45,3

    51 544

    +

    83.

    6.

    Ауминзо-Амантайский рудник Центрального рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча руды

    46 482 000

    5 717

    7 084 000

    8 217

    8 617,90

    12 323,6

    26 258

    +

    84.

    7.

    3-гидрометаллургический завод АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча руды

    591 292 000

    72 729

    84 155 000

    97 620

    53,81

    76,9

    170 426

    +

    85.

    8.

    Геотехнологический рудник Северного рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    66 711 000

    8 205

    0

    0

    496,48

    710,0

    8 915

    +

    86.

    9.

    Цех тепловой энергии, газо- и водоснабжения Северного рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    производство

    898 000

    110

    44 300 000

    51 388

    31,68

    45,3

    51 544

    +

    87.

    10.

    1-геотехнологический рудник 5-рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    84 583 000

    10 404

    0

    0

    781,40

    1 117,4

    11 521

    +

    88.

    11.

    2-геотехнологический рудник 5-рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    105 106 000

    12 928

    0

    0

    1 876,72

    2 683,7

    15 612

    +

    89.

    12.

    3-геотехнологический рудник 5-рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    34 164 000

    4 202

    0

    0

    686,00

    981,0

    5 183

    +

    90.

    13.

    4-геотехнологический рудник 5-рудоуправления

    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    63 577 000

    7 820

    0

    0

    1 298,45

    1 856,8

    9 677

    +

    91.

    14.

    ГУП «Navoiy Export Biznes» (ЖИЭМУЯ 64/46)

    производство известняка

    2 119 531

    261

    9 490 000,00

    11 008

    41,00

    58,6

    11 328

    +

    92.

    15.

    ООО «Триумф Горняк» (известняк)

    производство известняка

    533 875

    66

    3979152,00

    4 616

    0,0

    0,0

    4 681

    +

    93.

    16.

    ООО «Зарафшон Бунёдкор экспорт»

    производство известняка

    614 418

    76

    3636366,00

    4 218

    0

    0,0

    4 294

    +

    94.

    17.

    ООО «Green Line Profil»

    производство

    5 625 352

    692

    3 005 506,00

    3 486

    0

    0,0

    4 178

    +

    95.

    18.

    СП ООО «Baht Textile»

    производство

    24 572 011

    3 022

    118 486,00

    137

    0

    0,0

    3 160

    +

    96.

    19.

    ГУП «Urankamyobmetgeologiya»

    геологоразведка

    1 266 802

    156

    0

    0

    2 025,0

    2 895,8

    3 052

    +

    97.

    20.

    СПАО «Elektrokimyozavod» (QK-A)

    производство

    6 103 389

    751

    1 698 580,00

    1 970

    0

    0,0

    2 721

    +

    98.

    21.

    ООО «Navbahor Tekstil»

    производство

    17 563 149

    2 160

    25 448,00

    30

    0

    0,0

    2 190

    +

    99.

    22.

    Навоийское специализированное ремонтно-эксплуатационное предприятие по содержанию мостового хозяйства

    дорожные работы

    447792

    55

    2626200,0

    3 046

    604,9

    865,0

    3 966

    +

    100.

    23.

    АО «Кизилкумцемент»

    производства цемента

    505 867 039

    62 222

    369431000,0

    428 540

    4678,6

    6 690,4

    497 452

    +

    Всего по области

    5 456 855 926

    671 193

    3 339 861 329

    3 874 239

    21 459

    30 686

    4 576 119

    VII

    Наманганская область

    101.

    1.

    Унитарное предприятие эксплуатации специализированных дорог «Камчик автойул»

    дорожные работы

    4 906 983

    604

    0

    0

    5 904,0

    8 443

    9 046

    +

    102.

    2.

    ГУП «Сувокава»

    Наманганской области

    водопотребление

    62 086 690

    7 637

    0

    0

    9,0

    13

    7 650

    +

    103.

    3.

    СП ООО «Uchkurgan Textile»

    легкая промышленность

    33 122 349

    4 074

    264

    0

    0

    0

    4 074

    +

    104.

    4.

    ООО «Namangan To’qimachi»

    легкая промышленность

    28 448 636

    3 499

    507

    1

    0

    0

    3 500

    +

    105.

    5.

    Кокандская дистанция электроснабжения
    АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    26 439 283

    3 252

    0

    0

    0

    0

    3 252

    +

    106.

    6.

    Чадакское рудоуправление АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    добыча

    24 500 000

    3 014

    15 000

    17

    16

    23

    3 054

    +

    107.

    7.

    СП ООО «Uztex Uchkurgan»

    легкая промышленность

    23 501 575

    2 891

    0

    0

    0

    0

    2 891

    +

    108.

    8.

    ООО «Леасинг Бонус» (черная бумага)

    производство

    2 964 344

    365

    1 031

    1

    1 318,0

    1 885

    2 251

    +

    109.

    9.

    1-насосная станция «Навбахар» УНСЭ при БУИС «Нарын-Сырдарья»

    насосная станция

    20200000

    2 485

    0

    0

    0,0

    0

    2 485

    +

    110.

    10.

    Насосная станция «Уйчи» УНСЭ при БУИС «Нарын-Сырдарья»

    насосная станция

    16600000

    2 042

    0

    0

    0,0

    0

    2 042

    +

    111.

    11.

    1-насосная станция «Галаба» УНСЭ при БУИС «Нарын-Сырдарья»

    насосная станция

    22400000

    2 755

    0

    0

    0,0

    0

    2 755

    +

    112.

    12.

    АО «Учкургон Ёг»

    производство

    10 120 242

    1 245

    6 520 000

    7 563

    44,1

    63

    8 871

    +

    113.

    13.

    ООО «Уйчи парранда»

    производство

    3 280 217

    403

    4 017 000

    4 660

    102,0

    146

    5 209

    +

    Всего по области

    278 570 319

    34 264

    10 553 802

    12 242

    7 393

    10 572

    57 079

    VIII

    Самаркандская область

    114.

    1.

    Зармитанский рудник Южного рудоуправления
    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча руды

    24 875 000

    3 060

    0,0

    0

    2 589

    3 703

    6 762

    +

    115.

    2.

    4-гидрометаллургический завод Южного рудоуправления
    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    переработка руды

    88 965 000

    10 943

    0,0

    0

    0

    0

    10 943

    +

    116.

    3.

    Цех тепловой энергии и водоснабжения Зармитанского рудника
    Южного рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    производство

    8 990 000

    1 106

    2 040 000,0

    2 366

    1 690

    2 417

    5 890

    +

    117.

    4.

    Геотехнологический рудник «Собирсой» Южного рудоуправления
    АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    добыча урана

    39 697 000

    4 883

    0,0

    0

    402

    575

    5 458

    +

    118.

    5.

    Цех тепловой энергии и водоснабжения Нурабадского участка
    Южного рудоуправления АО «Навоийский горно-металлургический комбинат»

    производство

    4 462 000

    549

    7 406 000,0

    8 591

    1 027

    1 468

    10 608

    +

    119.

    6.

    ООО «Жомбой цемент»

    производства цемента

    6 551 802

    806

    24 472 976,0

    28 389

    130

    186

    29 380

    +

    120.

    7.

    АО «Самаркандкимё»

    химическая промышленность

    19 859 647

    2 443

    6 804 739,00

    7 893

    0

    0

    10 336

    +

    121.

    8.

    ООО «Pet Agro Oil»

    производство

    15 120 068

    1 860

    6 132 528,0

    7 114

    0

    0

    8 974

    +

    122.

    9.

    ООО «Prime Ceramics»

    производство

    11 073 293

    1 362

    5 512 257,0

    6 394

    0

    0

    7 756

    +

    123.

    10.

    Ф/Х «Сиеб Шавкат Орзу»

    птицеводство

    1 128 068

    139

    4 117 768,0

    4 777

    0

    0

    4 915

    +

    124.

    11.

    Самаркандская дистанция электроснабжения ЭЧ-8 АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    53 861 832

    6 625

    0

    0

    0

    0

    6 625

    +

    125.

    12.

    ООО «Zarafshon Tekstil»

    легкая промышленность

    2 566 376

    316

    3 886 082,00

    4 508

    0

    0

    4 824

    +

    126.

    13.

    ООО «Asl Nafis»

    производство

    1 975 276

    243

    3 585 379,0

    4 159

    0

    0

    4 402

    +

    127.

    14.

    ООО Агрофирма «Булунгур-Сандвик»

    производство

    2 421 616

    298

    3 114 328,0

    3 613

    0

    0

    3 910

    +

    128.

    15.

    ООО «Агро Браво»

    производство

    7 369 220

    906

    2 099 574,0

    2 436

    25,0

    36

    3 378

    +

    129.

    16

    ООО «Bmax Building Materials»

    производство

    4 513 723

    555

    1 964 722,0

    2 279

    19,5

    28

    2 862

    +

    130.

    17.

    ООО «Urgut Textile Shifer»

    производство

    2 901 571

    357

    3 209 286,0

    3 723

    0

    0

    4 080

    +

    131.

    18.

    СПООО «Pulsar Group Brewery»

    производство

    5 290 847

    651

    1 341 734,00

    1 556

    0

    0

    2 207

    +

    132.

    19.

    ООО «Amina Gold Invest»

    легкая промышленность

    3 423 622

    421

    1 468 740,00

    1 704

    0

    0

    2 125

    +

    133.

    20.

    СПООО «JV MAN Auto Uzbekistan»

    автосалон

    5 232 028

    644

    1 311 806,0

    1 522

    0

    0

    2 165

    +

    134.

    21.

    СП ООО агрофирма «Agromir-Samarkand»

    производство

    3444744

    424

    3815000

    4 425

    0

    0

    4 849

    +

    Всего по области

    313 722 733

    38 588

    82 282 919

    95 448

    5 883

    8 413

    142 449

    IX

    Сурхандарьинская область

    135.

    1.

    Шерабадский цементный завод АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    94 500 000

    11 624

    110 000 000,0

    127 600

    455

    650

    139 874

    +

    136.

    2.

    Агрофирма «Gold Agro Fresh»

    производство

    2 776 377

    341

    6 132 279,0

    7 113

    80,7

    115

    7 570

    +

    137.

    3.

    ООО «Фабулло Строй Сервис»

    производство

    815 000

    100

    3561806,0

    4 132

    0,0

    0

    4 232

    +

    138.

    4.

    СП ООО «Nortex Style»

    легкая промышленность

    29 713 822

    3 655

    33 094,0

    38

    0

    0

    3 693

    +

    139.

    5.

    ООО «Ангор Сурхон гурури»

    производство

    2 346 483

    289

    0

    0

    1 630,1

    2 331

    2 620

    +

    140.

    6.

    АО «Jarqo’rg’on neft»

    нефтегазовая промышленность

    21 481 300

    2 642

    200 700

    233

    2 783

    3 979

    6 854

    +

    141.

    7.

    Насосная станция «Аму-Занг-1л» УНСЭ при БУИС «Аму-Сурхан»

    насосная станция

    234 800 000

    28 880

    0

    0

    0

    0

    28 880

    +

    142.

    8.

    Насосная станция «Аму-Занг-2л» УНСЭ при БУИС «Аму-Сурхан»

    насосная станция

    317 700 000

    39 077

    0

    0

    0

    0

    39 077

    +

    Всего по области

    704 132 982

    86 608

    119 927 879

    139 116

    4 948

    7 076

    232 800

    X

    Сырдарьинская область

    143.

    1.

    СП ООО«Peng-Sheng»

    производство

    7 419 462

    913

    22 165 613

    31 697

    0

    0

    32 609

    +

    144.

    2.

    СПООО «Peng Sheng Charm»

    производство

    3 675 004

    452

    6 943 636

    9 929

    0

    0

    10 381

    +

    145.

    3.

    ООО «Sirdaryo Universal Oyna»

    производство

    8 300 000

    1 021

    4 775 370

    6 829

    0

    0

    7 850

    +

    146.

    4.

    ООО «Боёвут Фарвонлиги»

    производство

    1 063 000

    131

    5 016 473

    7 174

    12

    0

    7 304

    +

    147.

    5.

    ООО «Баккол Дон Савдо»

    производство

    2 288 195

    281

    3 472 941

    4 966

    0

    0

    5 248

    +

    148.

    6.

    ООО «Baxtteks-Farm»

    производство

    5 488 000

    675

    2 654 288

    3 796

    0

    0

    4 471

    +

    149.

    7.

    ООО «Wanda Metal»

    производство

    53 314 000

    6 558

    6 632

    9

    0

    0

    6 567

    +

    150.

    8.

    АО «Sirdaryo issiqlik elektr stansiyasi»

    производство

    614 890 900

    75 632

    4 870 676 270

    6 965 067

    175

    0

    7 040 699

    +

    151.

    9.

    ООО «Boyovut Bunyodkor»

    производство

    1 673 000

    206

    4 303 200

    6 154

    15

    0

    6 359

    +

    152.

    10.

    ООО «Гулистон Парранда»

    птицеводство

    5 148 000

    633

    2 260 000

    3 232

    0

    0

    3 865

    +

    Всего по области

    703 259 561

    86 501

    4 922 274 423

    7 038 852

    202

    0

    7 125 353

    XI

    Ташкентская область

    153.

    1.

    Фабрика обогащения меди АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    горная металлургия

    900 000 000

    110 700

    9 000 000

    12 870

    129

    190

    123 760

    +

    154.

    2.

    Завод по плавлению меди АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    500 000 000

    61 500

    74 500 000

    106 535

    98

    143

    168 178

    +

    155.

    3.

    2-фабрика обогащения меди АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    переработка руды

    170 000 000

    20 910

    90 000

    129

    21

    30

    21 069

    +

    156.

    4.

    Центральный завод по ремонту техники АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    ремонтный завод

    35 000 000

    4 305

    3 900 000

    5 577

    85

    124

    10 006

    +

    157.

    5.

    Управление промышленных железных дорог
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    перевозка

    110 000 000

    13 530

    450 000

    644

    2 737

    4 023

    18 197

    +

    158.

    6.

    Цех промышленного водоснабжения
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    110 500 000

    13 592

    0

    0

    83

    121

    13 713

    +

    159.

    7.

    Центр тепловой энергии
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    35 000 000

    4 305

    170 000 000

    243 100

    25

    37

    247 442

    +

    160.

    8.

    Калмакирское рудоуправление
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    добыча

    60 000 000

    7 380

    0

    0

    356

    523

    7 903

    +

    161.

    9.

    Ангренское рудоуправление
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    добыча

    82 500 000

    10 148

    900 000

    1 287

    395

    580

    12 014

    +

    162.

    10.

    Рудоуправление «Хандиза»
    АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    добыча

    35 000 000

    4 305

    0

    0

    1 009

    1 484

    5 789

    +

    163.

    11.

    Научно-производственное объединение по производству редкоземельных и тугоплавких металлов АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    35 500 000

    4 367

    6 700 000

    9 581

    7

    10

    13 957

    +

    164.

    12.

    Молодежная дирекция АО «Алмалыкский горно-металлургический комбинат»

    производство

    17 000 000

    2 091

    0

    0

    0

    0

    2 091

    +

    165.

    13.

    АО «Узметкомбинат»

    металлический завод

    785 441 403

    96 609

    97 661 485

    139 656

    65

    95

    236 360

    +

    166.

    14.

    Производственное предприятие «Чирчик иссиклик энергияси»

    производство

    6 394 909

    787

    27 834 728

    39 804

    0

    0

    40 590

    +

    167.

    15.

    ООО «Uztex Group»

    легкая промышленность

    25 088 335

    3 086

    9 750 282

    13 943

    0

    0

    17 029

    +

    168.

    16.

    ООО «Kurilishgishtbaraka»

    производство

    1 699 923

    209

    10 779 127

    15 414

    0

    0

    15 623

    +

    169.

    17.

    СП ООО «National Ceramics»

    производство

    9 315 890

    1 146

    7 116 708

    10 177

    21

    31

    11 354

    +

    170.

    18.

    СП АО «Inter Rohat»

    производство

    14 657 651

    1 803

    6 269 197

    8 965

    21

    30

    10 798

    +

    171.

    19.

    ООО «Shoxjaxonqurilish»

    производство

    1 610 348

    198

    7 566 704

    10 820

    0

    0

    11 018

    +

    172.

    20.

    ЧП ООО «Angrenshakar»

    производство

    1 276 564

    157

    7 266 826

    10 392

    21

    31

    10 579

    +

    173.

    21.

    ООО «Yangiyo‘l G’Isht Impeks»

    производство

    1 562 295

    192

    6 424 371

    9 187

    0

    0

    9 379

    +

    174.

    22.

    ООО «LaylakS tar»

    производство

    1 060 161

    130

    6 346 564

    9 076

    0

    0

    9 206

    +

    175.

    23.

    ООО «Umid»

    Птицеводство

    4 772 775

    587

    5 773 099

    8 256

    0

    0

    8 843

    +

    176.

    24.

    ООО «Koshin Fayz»

    производство

    1 508 248

    186

    6 101 308

    8 725

    0

    0

    8 910

    +

    177.

    25.

    ООО «Olmaliq G’ishtchisi»

    производство

    5 740 681

    706

    4 972 095

    7 110

    59

    87

    7 903

    +

    178.

    26.

    СПООО «Global KOMSCO Daewoo»

    производство

    24 408 254

    3 002

    2 992 136

    4 279

    0

    0

    7 281

    +

    179.

    27.

    ООО «Birinchi rezinotexnika zavodi»

    производство

    8 482 056

    1 043

    4 525 473

    6 471

    0

    0

    7 515

    +

    180.

    28.

    ЧПООО «Original Gold Ceramic»

    производство

    1 536 156

    189

    3 647 766

    5 216

    0

    0

    5 405

    +

    181.

    29.

    Ташкентская дистанция электроснабжения
    АО «Ўзбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    33 275 609

    4 093

    319

    0

    130

    191

    4 284

    +

    182.

    30.

    Цех благоустройства и озеленения АО «Узметкомбинат»

    производство

    3 099 086

    381

    3 056 697

    4 371

    125

    183

    4 935

    +

    183.

    31.

    СП ООО «Jurabek Laboratoies»

    производство

    9 688 500

    1 192

    2 269 231

    3 245

    0

    0

    4 437

    +

    184.

    32.

    СП ООО «Biryuza Group»

    легкая промышленность

    5 715 831

    703

    2 675 502

    3 826

    0

    0

    4 529

    +

    185.

    33.

    СП OOO «Plasteks»

    легкая промышленность

    28 436 476

    3 498

    162 540

    232

    13

    18

    3 748

    +

    186.

    34.

    ГУП «Toshvilsuvoqova»

    водное хозяйство

    29 418 641

    3 618

    0

    0

    0

    0

    3 618

    +

    187.

    35.

    AО «Yerostigaz»

    производство

    26 036 465

    3 202

    0

    0

    0

    0

    3 202

    +

    188.

    36.

    СП «International Paper»

    производство

    8 792 961

    1 082

    1 816 879

    2 598

    0

    0

    3 680

    +

    189.

    37.

    ООО «Indigo Garments»

    легкая промышленность

    2 186 102

    269

    2 493 889

    3 566

    0

    0

    3 835

    +

    190.

    38.

    ООО «G’isht Qurilish Invest»

    производство

    1 305 419

    161

    2 453 206

    3 508

    0

    0

    3 669

    +

    191.

    39.

    ООО «Yalangoch gisht zavodi»

    производство

    1 400 514

    172

    2 250 939

    3 219

    0

    0

    3 391

    +

    192.

    40.

    ООО «Chinoz Textile»

    легкая промышленность

    18 675 528

    2 297

    185 451

    265

    0

    0

    2 562

    +

    193.

    41.

    ООО «Baraka Dekor»

    производство

    1 984 640

    244

    1 860 767

    2 661

    0

    0

    2 905

    +

    194.

    42.

    ООО «Air Dalin»

    производство

    5 291 909

    651

    1 408 469

    2 014

    0

    0

    2 665

    +

    195.

    43.

    ООО «Compact Textiles Yarn»

    легкая промышленность

    18 395 815

    2 263

    11 467

    16

    0

    0

    2 279

    +

    196.

    44.

    ООО «Chinoz neftni qayta ishlash zavodi»

    производство

    1 328 045

    163

    1 695 368

    2 424

    0

    0

    2 588

    +

    197.

    45.

    АО «Yangi Angren issiqlik elektr stansiyasi»

    производство

    411 183 300

    50 576

    1 505 489 900

    2 152 851

    637

    936

    2 204 362

    +

    198.

    46.

    УП «Toshkent issiqlik elektr stansiyasi»

    производство

    452 859 000

    55 702

    2 191 977 700

    3 134 528

    105

    154

    3 190 384

    +

    199.

    47.

    АО «Angren issiqlik elektr stansiyasi»

    производство

    180 839 000

    22 243

    305 001 000

    436 151

    227

    333

    458 728

    +

    200.

    48.

    АО «Максам-Чирчик»

    производство

    663 804 909

    81 648

    1 067 301 000

    1 526 240

    1 032

    1 517

    1 609 405

    +

    201.

    49.

    АО «Ахангаранцемент»

    производство

    90 851 401

    11 175

    266 282 000

    380 783

    1 913

    2 812

    394 770

    +

    202.

    50.

    ООО «Virtex Agro»

    производство

    1 562 960

    192

    2 177 600

    3 114

    118

    173

    3 479

    +

    203.

    51.

    Ташкентское областное производственное управление «Иссиклик манбаи»

    производство

    1 643 377

    202

    53 812 900

    76 952

    25

    37

    77 191

    +

    204.

    52.

    Производственное предприятие «Чирчик иссиклик энергияси»

    производство

    6 394 909

    787

    22 570 000

    32 275

    9

    14

    33 075

    +

    205.

    53.

    ДП «Сувокава» города Чирчик

    производство

    28 502 259

    3 506

    100 170

    143

    47

    69

    3 718

    +

    Всего по области

    5 017 728 305

    617 181

    5 917 620 863

    8 462 198

    9 508

    13 977

    9 093 355

    XII

    Ферганская область

    206.

    1.

    AО «Fargona azot»

    производство

    444 810 440

    54 712

    597 488 723

    693 087

    771

    1 134

    748 932

    +

    207.

    2.

    ГУП «Фарғона нефтни кайта ишлаш заводи»

    производство

    221 045 578

    27 189

    5 088 125

    5 902

    93

    136

    33 227

    +

    208.

    3.

    СПООО «Posco International Textile»

    легкая промышленность

    155 236 568

    19 094

    45 226 507

    52 463

    111

    163

    71 719

    +

    209.

    4.

    ООО «Фергана Цемент»

    производство

    25 840 960

    3 178

    13 644 090

    15 827

    208

    306

    19 311

    +

    210.

    5.

    Частная производственная
    и торговая фирма «Яйпан гипс»

    производство

    3 895 862

    479

    4 661 301

    5 407

    0

    0

    5 886

    +

    211.

    6.

    АО «Кукон ёг-мой»

    производство

    6 937 976

    853

    4 148 951

    4 813

    116

    170

    5 836

    +

    212.

    7.

    ООО «Nev Line Prodiction Sho’rsuv»

    производство

    2 904 344

    357

    3 792 797

    4 400

    0

    0

    4 757

    +

    213.

    8.

    СП ООО «Quva Tekstil»

    легкая промышленность

    31 009 465

    3 814

    0

    0

    21

    30

    3 844

    +

    214.

    9.

    ИП «Effektiv Oil»

    производство

    1 738 145

    214

    2 958 122

    3 431

    0

    0

    3 645

    +

    215.

    10.

    ООО «Аl-Metal-Gold»

    производство

    5 210 482

    641

    2 256 109

    2 617

    0

    0

    3 258

    +

    216.

    11.

    Кокандский филиал
    ГУП «Сувокава»

    Ферганской области

    производство

    5 005 567

    616

    2 256 109

    2 617

    0

    0

    3 233

    +

    217.

    12.

    ООО «Forest Color»

    производство

    2 774 185

    341

    2 219 584

    2 575

    0

    0

    2 916

    +

    218.

    13.

    ООО «Бешарик Тукимачи»

    легкая промышленность

    12 351 458

    1 519

    1 176 900

    1 365

    0

    0

    2 884

    +

    219.

    14.

    ООО «Forus Capital Invest»

    производство

    1 881 559

    231

    2 253 664

    2 614

    0

    0

    2 846

    +

    220.

    15.

    ПГХ «Шимолий сох»

    АО «Узтрансгаз»

    производство

    22 346 601

    2 749

    0

    0

    10

    15

    2 763

    +

    221.

    16.

    ООО «Asosiy Biznes»

    производство

    2 202 877

    271

    2 137 002

    2 479

    0

    0

    2 750

    +

    222.

    17.

    ООО «Кувасой наслли парранда»

    производство

    1 737 837

    214

    2 082 722

    2 416

    0

    0

    2 630

    +

    223.

    18.

    ГУП «Сувокава» города Ферганы

    производство

    19 743 109

    2 428

    0

    0

    0

    0

    2 428

    +

    224.

    19.

    ООО «Turon Eko Cement Group»

    производство

    11 028 742

    1 357

    657 767

    763

    0

    0

    2 120

    +

    225.

    20.

    Насосная станция «Кучкорчи» УНСЭ при БУИС
    «Сырдарья-Сох»

    насосная станция

    19 100 000

    2 349

    0

    0

    0

    0

    2 349

    +

    226.

    21.

    АО «БешарикТекстил»

    легкая промышленность

    4 559 509

    561

    1 349 916

    1 566

    72

    105

    2 232

    +

    227.

    22.

    АО «Фаргона иссиклик электр маркази»

    производство

    15 383 000

    1 892

    258 601 500

    299 978

    35

    52

    301 922

    +

    228.

    23.

    Восточное специализированное ремонтно-эксплуатационное предприятие по содержанию автомобильных дорог международного и государственного значения

    дорожные работы

    1 081 760

    133

    1 460 278

    1 694

    1 058

    1 555

    3 382

    +

    229.

    24.

    АО «Кувасайцемент»

    производство

    97 883 214

    12 040

    186 319 600

    216 131

    1 210

    1 779

    229 949

    +

    230.

    25.

    АО «Кварц»

    производство

    39 542 192

    4 864

    63 998 345

    74 238

    209

    307

    79 409

    +

    231.

    26.

    ООО «2F Technology Group»

    производство

    1 012 289

    125

    1 749 000

    2 029

    0

    0

    2 153

    +

    232.

    27.

    Ферганское специализированное ремонтно-эксплуатационное предприятие по содержанию мостового хозяйства

    услуги

    1 310 220

    161

    1 736 430

    2 014

    816

    1 199

    3 375

    +

    233.

    28.

    «BMP and TC»

    стройматериалы

    3 070 302

    378

    1 864 536

    2 163

    14

    21

    2 562

    +

    Всего по области

    1 160 644 241

    142 759

    1 209 128 078

    1 402 589

    4 743

    6 972

    1 552 320

    XIII

    Хорезмская область

    234.

    1.

    Хорезмское областное производственное управление АО «Иссиклик Манбаи»

    производство

    4 432 622

    545

    13 503 017

    15 663

    3

    4

    16 212

    +

    235.

    2.

    ООО «Xorazm-Ipagi»

    переработка волокна

    7 228 363

    889

    8 077 468

    9 370

    0

    0

    10 259

    +

    236.

    3.

    ООО «Хоразм шиша идишлари»

    производство

    2 714 615

    334

    4 021 493

    4 665

    30

    44

    5 042

    +

    237.

    4.

    СП ООО «Shovot Tekstil»

    легкая промышленность

    27 945 735

    3 437

    0

    0

    0

    0

    3 437

    +

    238.

    5.

    ООО «Tantex Group»

    легкая промышленность

    2 447 954

    301

    1 518 670

    1 762

    0

    0

    2 063

    +

    Всего по области

    44 769 289

    5 507

    27 120 648

    31 460

    32

    47

    37 014

    XIV

    г. Ташкент

    239.

    1.

    СП ООО«Zelal Tekstil»

    легкая промышленность

    21 104 999

    2 596

    13 167 216

    15 274

    17

    24

    17 894

    +

    240.

    2.

    ГУП «Сувсоз»

    водное хозяйство

    208 320 131

    25 623

    1 413 922

    1 640

    166

    237

    27 501

    +

    241.

    3.

    СП АО «Узкабель»

    производство

    18 636 024

    2 292

    8 882 550

    10 304

    53

    76

    12 672

    +

    242.

    4.

    СП «Nodir Kafellar»

    производство

    5 870 461

    722

    6 386 118

    7 408

    0

    0

    8 130

    +

    243.

    5.

    ООО «Atlant Metal»

    производство

    31 042 641

    3 818

    2 995 899

    3 475

    21

    30

    7 324

    +

    244.

    6.

    УП «Куйлюкский экспериментальный завод мостовых железобетонных конструкций»

    производство

    4 766 208

    586

    5 389 722

    6 252

    0

    0

    6 838

    +

    245.

    7.

    ООО «Aatko Treding»

    производство

    1 629 208

    200

    5 239 854

    6 078

    0

    0

    6 279

    +

    246.

    8.

    ДП «Литейно-механический завод»

    производство

    26 130 448

    3 214

    2 541 491

    2 948

    130

    186

    6 348

    +

    247.

    9.

    Ташкентская дистанция электроснабжения

    АО «Узбекистон темир йуллари»

    железнодорожные услуги

    64 498 034

    7 933

    0

    0

    0

    0

    7 933

    +

    248.

    10.

    АО «Оztemiryolmashtamir»

    ремонт вагонов

    6 417 894

    789

    3 617 584

    4 196

    51

    73

    5 059

    +

    249.

    11.

    ХК «Огнеупор»

    производство

    2 132 582

    262

    3 978 333

    4 615

    15

    22

    4 899

    +

    250.

    12.

    АО «Узбекистон темир йуллари»

    ремонт вагонов

    2 000 096

    246

    3 617 584

    4 196

    0

    0

    4 442

    +

    251.

    13.

    ООО «Fayz-Foundation»

    легкая промышленность

    1 450 054

    178

    3 651 159

    4 235

    0

    0

    4 414

    +

    252.

    14.

    ГУП «Toshissiqquvvati»

    производство

    49 249 608

    6 058

    5 242

    6

    736

    1 052

    7 116

    +

    253.

    15.

    ООО «Oniks Tashkent»

    производство

    3 900 768

    480

    3 150 769

    3 655

    35

    50

    4 185

    +

    254.

    16.

    СП ООО «Integral Invest»

    гидрогенизация цех

    5 573 244

    686

    3 017 833

    3 501

    0

    0

    4 186

    +

    255.

    17.

    ООО «Элтехсаноат Капитал Сервис»

    производство

    31 107 646

    3 826

    0

    0

    0

    0

    3 826

    +

    256.

    18.

    ООО «Baypak Textile»

    производство

    30 981 958

    3 811

    50 290

    58

    0

    0

    3 869

    +

    257.

    19.

    ХК «Absolute Business Trade»

    производство

    30 000 139

    3 690

    0

    0

    0

    0

    3 690

    +

    258.

    20.

    ООО «Интерсок»

    производство

    3 314 523

    408

    2 666 027

    3 093

    6

    9

    3 509

    +

    259.

    21.

    ООО «Steel Rolling Invest»

    производство

    9 912 130

    1 219

    1 945 628

    2 257

    0

    0

    3 476

    +

    260.

    22.

    СП ООО «Uztex Tashkent»

    производство

    26 763 750

    3 292

    121 827

    141

    6

    8

    3 441

    +

    261.

    23.

    СП ООО «UzCarlsberg»

    производство

    5 343 116

    657

    2 060 888

    2 391

    0

    0

    3 048

    +

    262.

    24.

    ООО «Orange Textile Profi»

    производство

    1 360 042

    167

    2 429 523

    2 818

    0

    0

    2 986

    +

    263.

    25.

    ООО «Turon Tex»

    легкая промышленность

    1 950 069

    240

    2 157 520

    2 503

    0

    0

    2 743

    +

    264.

    26.

    ООО «Sof Mega Tekstil»

    легкая промышленность

    2 035 824

    250

    2 113 234

    2 451

    11

    16

    2 717

    +

    265.

    27.

    СП ООО «Penoplast Lyuks»

    производство

    1 364 391

    168

    2 128 842

    2 469

    0

    0

    2 637

    +

    266.

    28.

    Мостоотряд-13

    производство

    2 919 321

    359

    1 840 241

    2 135

    25

    36

    2 530

    +

    267.

    29.

    ООО «Mind Asia»

    производство

    10 447 844

    1 285

    1 077 572

    1 250

    0

    0

    2 535

    +

    268.

    30.

    АО «Toshkent mexanika zavodi»

    производство

    18 043 092

    2 219

    256 263

    297

    0

    0

    2 517

    +

    269.

    31.

    СП ООО «Бектемир металл конструкциялари»

    производство

    1 723 454

    212

    1 737 276

    2 015

    134

    192

    2 419

    +

    270.

    32.

    ООО «Tashkent Trade Center»

    общественное питание

    11 460 672

    1 410

    857 073

    994

    0

    0

    2 404

    +

    271.

    33.

    ГУП«Poytaxt Qurilish Va Xizmat»

    гостиничное хозяйство

    7 626 975

    938

    1 226 909

    1 423

    0

    0

    2 361

    +

    272.

    34.

    «Toshkent qishloq xo`jaligi texnikasizavodi»

    производство

    16 840 227

    2 071

    0

    0

    212

    303

    2 375

    +

    273.

    35.

    СП ООО «Завод махсус полимер»

    производство

    3 334 308

    410

    33 859

    39

    1 332

    1 904

    2 354

    +

    274.

    36.

    СП ООО «ProCab»

    производство

    10 385 744

    1 277

    776 565

    901

    7

    10

    2 188

    +

    275.

    37.

    СПООО «Deutsche Kabel Ag Tashkent»

    производство

    4 068 660

    500

    6 243 000

    7 242

    37

    54

    7 796

    +

    276.

    38.

    СП ООО «Dream Production»

    производство

    11 102 842

    1 366

    1 366 000

    1 585

    0

    0

    2 950

    +

    277.

    39.

    АО «2-avtobus saroyi»

    перевозка пассажиров

    970 368

    119

    0

    0

    5 339

    7 795

    7 914

    +

    278.

    40.

    АО «18-avtobus saroyi»

    перевозка пассажиров

    672 000

    83

    35 000

    41

    3 715

    5 424

    5 548

    +

    279.

    41.

    АО «12-avtobus saroyi»

    перевозка пассажиров

    343 171

    42

    46 721

    54

    3 490

    5 095

    5 192

    +

    280.

    42.

    АО «8-sonli avtosaroy»

    перевозка пассажиров

    438 054

    54

    0

    0

    2 889

    4 218

    4 271

    +

    281.

    43.

    АО «4-avtobus saroyi»

    перевозка пассажиров

    1 072 204

    132

    86 481

    100

    3 408

    4 976

    5 208

    +

    282.

    44.

    АО «7-avtokorxona»

    перевозка пассажиров

    1 053 364

    130

    32 000

    37

    2 601

    3 797

    3 964

    +

    283.

    45.

    АО «Куйлик асфальт бетон заводи»

    дорожные работы

    1 206 745

    148

    2 784 346

    3 230

    0

    0

    3 378

    +

    284.

    46.

    СП ООО «Master Tashkent»

    производство

    1 407 859

    173

    2 749 205

    3 189

    0

    0

    3 362

    +

    285.

    47.

    ЧП «Карвон Йўл»

    дорожные работы

    712 709

    88

    1 819 800

    2 111

    37

    54

    2 252

    +

    Всего по городу Ташкенту

    702 685 601

    86 430

    105 697 366

    122 609

    24 472

    35 640

    244 679

    Энергопотребление снижается – экономика растет 28551

    Если раньше рост промышленности не был возможен в условиях снижения энергопотребления, то сейчас это не только возможно, но и жизненно необходимо.

    Потребление электрической энергии снизилось на 2%. Об этом в ходе совместного заседания Совета по экономической политике при фракции партии «Нур Отан» в мажилисе парламента сообщил первый вице-министр индустрии и новых технологий РК Альберт Рау. «Можно отметить в результате энергосбережения по потреблению электрической энергии при росте экономики, численности населения и промышленности, промышленного производства уровень потребления электрической энергии в 2013 году меньше чем в 2012 году на 2%», – рассказал г-н Рау.

    По мнению чиновника, всегда четко можно проследить, как говорится, счетчик не обманешь. «В советские времена мы всегда видели, что снижается энергопотребление, значит и снижается объем промышленного производства. Сегодня мы имеем рост промышленного производства, но есть и снижение потребления электроэнергии», – объяснил он.

    По словам первого вице-министра индустрии и новых технологий, сегодня все необходимые условия для развития энергосбережения созданы. В настоящее время идет практический этап реализации всех законодательных и программных механизмов повышения энергоэффективности экономики.

    Пока задание не выполнили

    Еще в конце января 2013 года президент Казахстана Нурсултан Назарбаев поставил перед правительством задачу – обеспечивать 10%-ную ежегодную экономию электроэнергии по стране. Такое поручение он дал на совещании в Акорде, посвященном итогам 2012 года и задачам по реализации «Стратегии-2050».

    «Правительству до 1 июля разработать и утвердить специальную программу энергобаланса страны «Энергоснабжение-2020». Важно предусмотреть разработку внедрения новых стандартов строительства зданий с учетом мирового опыта. Все материалы должны быть энергоэкономными. Поэтому я ставлю конкретную задачу перед правительством в ближайшие три года обеспечивать 10%-ную ежегодную экономию по стране», – заявил Нурсултан Назарбаев.

    При этом глава государства особо подчеркнул, что в этом должны быть задействованы все промышленные предприятия, а контроль за выполнением данной задачи возложил на акимов областей.

    Так что сэкономленные по итогам 2013 года 2% – это лишь часть задачи, которая поставлена перед правительством.

    План хотя и не выполнен, но база все равно имеется. Напомним, что еще в ноябре 2011 года Министерство индустрии и новых технологий РК презентовало Комплексный план энергоэффективности на 2012-2015 годы.

    В мае 2013 года вице-министр индустрии и новых технологий РК Каныш Тулеушин на заседании правительства в Астане заявил, что в Казахстане на сегодняшний день уже реализовано 80% всех мер, предусмотренных Комплексным планом энергоэффективности на 2012-2015 годы. По его словам, в 2011-2012 годах проводилась подготовительная работа к реализации политики энергосбережения. В частности, вступил в силу принципиально новый Закон РК «Об энергосбережении и повышении энергоэффективности». Для его реализации утверждены 22 нормативных правовых акта, в соответствии с которыми создан Государственный энергетический реестр, введены нормативы энергопотребления, установлены требования по энергоэффективности для зданий, строений, сооружений и их проектным документациям, а также для транспорта и электродвигателей. Кроме того, утверждены правила проведения энергоаудита и экспертизы энергосбережения.

    На их базе акиматами разработаны 16 региональных и 5 отраслевых планов энергосбережения, для создания системы технического регулирования приняты 170 технических стандартов, кроме того, совместно со Всемирным банком запускается проект грантового финансирования на сумму почти $24 млн. Одновременно создается и инфраструктурная основа. Открыты 11 учебных центров, подготовлены свыше 1000 специалистов. Создан казахстанско-германский центр энергоэффективности. Для финансирования проектов по энергосбережению в ЖКХ создан Фонд развития ЖКХ.

    Работы – вагон и тележка

    В настоящее время показатель энергоемкости ВВП в Казахстане по сравнению с другими странами является весьма высоким. Это обусловлено прежде всего структурой экономики.

    Причем секторы, которые больше всего потребляют электроэнергии, давно известны. Энергетика и промышленность (потребление более 50% энергоресурсов и потенциал до 40%), транспортный сектор (энергопотребление до 20% и потенциал до 35%) и сектор ЖКХ и жилищного фонда (энергопотребление до 30% и потенциал до 25%).

    Что касается промышленности, то, согласно плану, уже на 30 промышленных предприятиях провели энергоаудит, на 50 предприятиях внедрили систему энергоменеджмента, 200 крупных предприятий регионов до 2015 года инвестируют в энергосбережение порядка 300 млрд тенге. Ожидаемый эффект от данных мер составляет порядка 35 млрд кВт/ч электроэнергии.

    Ведется работа и в сфере ЖКХ. На сегодняшний день термомодернизированы 935 объектов, разработано свыше 900 энергетических паспортов, отремонтировано более 131 км теплотрасс, 517 км электролиний, 520 км сетей газоснабжения и 14 котельных.

    Есть подвижки и в бюджетном секторе. Именно здесь находятся 22 тыс. государственных юридических лиц, подотчетных акиматам, 5524 республиканских государственных юридических лиц, подотчетных центральным госорганам. Здесь термомодернизированы 580 объектов (2,6% от всего количества бюджетных объектов), установлены автоматизированные тепловые пункты на 1214 объектах.

    В рамках привлечения совместно со Всемирным банком грантовых средств в размере $24 млн для финансирования проектов в сфере энергосбережения в социальном секторе планируется в период с 2014 по 2016 годы ежегодно проводить модернизацию 20 школ, 5 больниц и реализовать 1 проект уличного освещения в различных регионах страны.

    Кроме того, МИНТ проводит оценку местных исполнительных органов по реализации политики энергосбережения. Данные, предоставленные акиматами, демонстрируют, что только 3 региона показали средний результат – это Павлодарская, Актюбинская и Костанайская области, остальные регионы имеют оценку «низкий», что является показателем того, что в регионах вопросам энергосбережения уделяется недостаточное внимание.

    Судя по всему, комплексный план энергоэффективности даст реальные плоды в текущем году. Если задание главы государства будет выполнено и Казахстан будет ежегодно сокращать энергопотребление на 10%, то в течение нескольких лет республика в данной сфере может совершить реальный прорыв.

    При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.

    Использование энергии в промышленности

    Соединенные Штаты являются высокоразвитой страной. В 2021 году на промышленный сектор приходилось 35% от общего конечного потребления энергии в США и 33% от общего потребления энергии в США. 1

    Промышленность использует много источников энергии

    • Природный газ
    • Нефть, такая как дистиллятное и остаточное жидкое топливо и сжиженные углеводородные газы (HGL)
    • Электричество
    • Возобновляемые источники, в основном биомасса, такие как жидкости для варки (называемые черный щелок ) и прочие отходы производства бумаги и отходы сельского хозяйства, лесоводства и лесопиления
    • Уголь и угольный кокс

    Нажмите, чтобы увеличить

    Большинство предприятий покупают электроэнергию у электроэнергетических компаний или независимых производителей электроэнергии. Кроме того, некоторые промышленные объекты также вырабатывают электроэнергию для собственных нужд, используя топливо, которое они покупают, и/или отходы своих промышленных процессов. Например, многие бумажные фабрики имеют комбинированные теплоэлектростанции, которые могут сжигать покупной природный газ или уголь и черный щелок, произведенный на их фабриках, для технологического тепла и для выработки электроэнергии. Некоторые производители производят электроэнергию с помощью солнечных фотоэлектрических систем, расположенных на их объектах. Некоторые промышленные объекты продают часть электроэнергии, которую они производят.

    • Тепло в промышленных процессах и отопление помещений в зданиях
    • Котельное топливо для производства пара или горячей воды для технологического отопления и производства электроэнергии
    • Сырье (сырье) для производства таких продуктов, как пластмассы и химикаты

    Промышленный сектор использует электроэнергию для работы промышленных двигателей и машин, освещения, компьютеров и офисного оборудования, а также оборудования для отопления, охлаждения и вентиляции помещений.

    Энергопотребление по видам промышленности

    В промышленном секторе наибольшая доля годового промышленного потребления энергии приходится на обрабатывающую промышленность, за которой обычно следуют горнодобывающая промышленность, строительство и сельское хозяйство. Горнодобывающая промышленность включает добычу полезных ископаемых, неминеральных продуктов, таких как камень и гравий, уголь, нефть и природный газ. Сельское хозяйство включает сельское хозяйство, рыболовство и лесное хозяйство. Производство – это физическое, механическое или химическое преобразование материалов или веществ в новые продукты. Управление энергетической информации США (EIA) делает прогнозы потребления энергии этими четырьмя основными видами промышленной деятельности в Годовой энергетический прогноз , который включает типы и объемы использования энергии по типам отраслей и производителям.

    Категории обрабатывающей промышленности в прогнозах УЭО в целом соответствуют Североамериканской отраслевой системе классификации (NAICS), используемой в Обследовании энергопотребления в обрабатывающей промышленности (MECS). EIA проводит MECS каждые четыре года для сбора подробной информации об использовании и расходах энергии и других данных производственными предприятиями США. Согласно MECS 2018, совокупное потребление энергии шестью энергоемкими производственными подотраслями — химической, нефтяной и угольной, бумажной, металлургической, пищевой и неметаллической минеральной продукцией — составило 16,9.квадриллион БТЕ, или 87% от общего энергопотребления в производстве. В 2018 году три крупнейших энергоемких производственных подсектора — химическая промышленность, производство нефтепродуктов и угольных продуктов и бумага — в совокупности потребляли почти 70% от общего объема энергопотребления в производстве. два основных типа источников энергии — топливный и нетопливный . Потребление топлива — это использование горючих источников энергии для производства тепла и/или электроэнергии (которая, по мнению производителей, в основном предназначена для собственных нужд), а также использование электроэнергии для работы оборудования и связанных с ним производственных мощностей. Нетопливные источники — это сырье (сырье), которое используется для производства продукции. По данным MECS 2018, на использование топлива приходилось около 68%, а на нетопливные источники/сырье приходилось около 32% общего первого использования энергии производителями США в 2018 году9.0003 2

    Потребление энергии в производстве по подсекторам и видам энергии в 2018 г. (трлн британских тепловых единиц)
    Подсектор Топливо Нетопливный Всего
    Химикаты  2 815  4 326  7 141
    Нефть и угольные продукты  3 342     903  4 245
    Бумага 2 488         3 2 491
    Первичные металлы  1 734     307  2 041
    Еда  1 511  1 511
    Нерудные полезные ископаемые  1 161  1 161
    Все остальные     247     599     846
    Итого 13 298   6 138 19 436

    На HGL (за исключением природного бензина) в 2018 году приходилось 46% от общего объема производственного сырья в США. HGL — это сырье для производства пластмасс и химикатов. Природный газ, следующий по величине нетопливный источник энергии для производства, является основным сырьем для производства удобрений.

    В 2018 году на уголь приходилось 7% от общего объема энергетического сырья, используемого в производстве, из которых около 60% использовалось производителями первичных металлов (в основном для производства чугуна и стали), а остальная часть использовалась производителями нефти и угольных продуктов. Другое сырье включало кокс, мелочь и нефтепродукты – остаточное и дистиллятное жидкое топливо, асфальт / битум, смазочные материалы, воски и нефтехимические продукты.

    Основными потребителями нетопливной энергии/сырья среди производителей являются химическая, нефтяная и угольная промышленность, а также первичные металлы. В 2018 году на долю производителей химической продукции приходилось около 70% от общего объема нетопливного энергетического сырья, используемого в производстве, и 22% от общего объема использования топлива и нетопливной энергии/сырья в производственном секторе США.

    1 Конечное потребление энергии включает потребление первичной энергии сектором и розничную продажу электроэнергии сектору (или покупку им). Общее потребление энергии включает первичное потребление энергии, розничную продажу/покупку электроэнергии и потери энергии в электрических системах, связанные с розничной продажей/покупкой электроэнергии.

    2 Источник: Управление энергетической информации США, Обзор энергопотребления в производстве, 2018 г. , таблицы 1.2, 2.2 и 3.2, февраль 2021 г.

    Последнее обновление: 13 июня, данные доступны из исходных отчетов, как указано; предварительные данные на 2021 год.

    ФРС – Спрос на электроэнергию как высокочастотный экономический индикатор: пример пандемии COVID-19 и урагана Харви

    21 октября 2020 г.

    Спрос на электроэнергию как высокочастотный экономический индикатор : Пример пандемии COVID-19 и урагана Харви

    Джошуа Блонц и Джейкоб Уильямс

    Введение

    Электричество используется всеми предприятиями в Соединенных Штатах. Во время быстро меняющихся экономических потрясений, таких как пандемия или стихийное бедствие, изменения в потреблении электроэнергии могут предоставить политикам более глубокое понимание, чем традиционные показатели, основанные на опросах, которые могут отставать от экономических условий на недели или месяцы и обычно показывают только моментальный снимок того, когда опрос был проведен. Хотя традиционные индикаторы могут дать более полное представление об экономике, именно в периоды быстрых экономических изменений недостатки традиционных индикаторов делают ценными высокочастотные (HF) индикаторы.

    В этой заметке мы исследуем потенциальную ценность данных о потреблении электроэнергии в качестве индикатора HF в различных условиях. В нескольких исследованиях изучалась связь между потреблением электроэнергии и экономической активностью, в том числе исследование Арора и Лиесковски (2014 г.), в котором была обнаружена тесная корреляция между темпами роста реального валового внутреннего продукта и потреблением электроэнергии. В этом исследовании обычно использовались месячные или годовые данные об использовании электроэнергии, которые были опубликованы через несколько недель или месяцев после периода использования. Однако в последние годы данные о спросе на электроэнергию становятся все более доступными в режиме реального времени благодаря широкому внедрению инфраструктуры интеллектуальных счетчиков. Хотя спрос на электроэнергию не заменяет традиционные показатели, он может предоставить дополнительную информацию в более точном временном и географическом масштабе. Акцентируем внимание на двух основных преимуществах индикаторов электроэнергии.

    Во-первых, индикаторы, основанные на электроэнергии, способны отслеживать изменения в экономической активности почти в реальном времени, что полезно во время спадов и подъемов, которые никогда не могут быть отражены традиционными данными. Например, количественная оценка кратковременных отключений и восстановления после ураганов в традиционной статистике является проблемой в режиме реального времени и, возможно, никогда не будет полностью измерена. Потребление электроэнергии также доступно в относительно мелком географическом масштабе, что может быть полезно при оценке региональных потрясений.

    Во-вторых, спрос на электроэнергию является широко доступным индикатором, который можно использовать во всех секторах экономики. Многие индикаторы HF могут обеспечить точные измерения для определенной части экономики (например, резервирование OpenTable для спроса в ресторанах), но не охватывают другие отрасли. В частности, отсутствуют индикаторы ВЧ для крупных промышленных потребителей, которые могли бы помочь в информировании о спросе на электроэнергию.

    Несмотря на свои преимущества, электрические индикаторы следует интерпретировать с осторожностью. Взаимосвязь между потреблением электроэнергии и объемом производства может измениться неизвестным образом во время сильного шока, что затрудняет прямой перевод изменений в спросе на электроэнергию в экономическую активность. Учитывая эту проблему, индикаторы ВЧ электроэнергии лучше всего использовать для определения того, когда экономическая активность начала снижаться, когда начинается и продолжается восстановление, а также когда спрос вернулся к дошоковым уровням.

    В этой статье мы используем данные о спросе на электроэнергию в Техасе, чтобы продемонстрировать ценность электроэнергии как индикатора HF для двух различных экономических потрясений. Во-первых, мы изучаем влияние пандемии COVID-19 на спрос на электроэнергию, используя данные на уровне сети Техаса, а также контроль сезонных моделей и температуры наружного воздуха, чтобы показать совокупные отклонения спроса от ожидаемого «нормального» использования. Затем мы используем потребление электроэнергии по типам клиентов, чтобы показать, как жилые, небольшие коммерческие и промышленные (C&I) и крупные потребители C&I реагировали по-разному в течение первых четырех месяцев пандемии. Мы обнаружили, что, хотя в апреле общий спрос в Техасе упал на 8 процентов, в июле и августе он восстановился до почти нормального уровня. Напротив, по состоянию на август спрос на жилищное строительство остается примерно на 8 процентов выше нормы, а спрос на крупные услуги по коммунальным услугам остается на 10 процентов ниже нормы. На региональном уровне можно наблюдать различные модели восстановления: регион Даллас восстановился почти до нормального уровня к концу июля, но регион западного Техаса остается на 17 процентов ниже нормы.

    Мы также учитываем потенциальное значение нашего индикатора электроэнергии HF при более частых экономических потрясениях: ураганах. Мы обнаружили, что спрос на электроэнергию может быть полезным индикатором HF, который может помочь определить, когда экономическая активность вернется к доураганному уровню. Разбивка эффектов по регионам и типам клиентов дает дополнительное представление о времени и географии экономических эффектов.

    В этой записке рассматривается потенциальная ценность электроэнергии как индикатора ВЧ. Наши результаты показывают, что спрос на электроэнергию может быть полезным, но он более полезен, когда для анализа доступны дезагрегированные данные. Только использование совокупного показателя по Техасу показывает, что экономика Техаса в основном оправилась от экономических последствий COVID-19. к началу августа. Тем не менее, дезагрегированные данные рассказывают более подробную историю крупных клиентов C&I, которые имеют устойчивый спрос ниже нормы, который не улучшился в течение первых четырех месяцев пандемии, подчеркивая значение индикатора электроэнергии в разбивке по типам клиентов.

    Описание данных

    Данные о почасовом потреблении электроэнергии по погодным зонам и классам потребителей собираются Советом по надежности электроснабжения Техаса (ERCOT) с 2010 г. по настоящее время. ERCOT управляет потоком электроэнергии на 90 процентов от спроса на электроэнергию в Техасе. 1 Данные о потреблении электроэнергии представляют собой нагрузку на систему, которая определяется как количество энергии, потребляемой из электрической сети, измеряемой счетчиками электроэнергии. Эти данные доступны с задержкой в ​​несколько дней непосредственно из ERCOT.

    Почасовые данные о температуре воздуха собираются из архива Iowa Environmental Mesonet автоматизированных наблюдений метеостанций в аэропортах. Мы используем 186 станций по всему Техасу и среднечасовую температуру населения, вплоть до региона сетки или всей территории обслуживания ERCOT. Взвешенные показания температуры используются для расчета градусо-дней охлаждения и отопления.

    Методология

    Целью нашего эконометрического анализа является определение отклонения спроса по сравнению с предыдущими годами в зависимости от температуры наружного воздуха, времени суток, дня недели и других соответствующих факторов, таких как праздники. Мы оцениваем это отклонение, используя следующую регрессию: }_{wdh} + {holiday}_{wdh} + \varepsilon_{wdh},$$

    Где $$ln( {load}_{wdh} )$$ — журнал нагрузки на электроэнергию за неделю года $ $w$$, день недели $$d$$ и час дня $$h$$. $$\beta_w$$ — процентные коэффициенты, рассчитываемые для каждой недели года. Коэффициенты оцениваются только для последнего года выборки и сравнивают данную неделю с той же неделей в предыдущие годы, аналогично методологии Cicala (2020). $$\delta_d$$ — фиксированный эффект для дня недели, а $$\gamma_h$$ — фиксированный эффект для часа дня. $${hd}_{wdh}$$ и $${cd}_{wdh}$$ – градусо-дни отопления и охлаждения соответственно, которые мы рассчитываем на почасовом уровне, и $${holiday}_{wdh} $$ контролирует федеральные праздники. $$\varepsilon_{wdh}$$ — термин ошибки, сгруппированный на уровне даты выборки.

    Коэффициенты $$\beta_w$$ представляют процентное изменение спроса в неделю года $$w$$ относительно того, что можно было бы ожидать, учитывая наблюдаемые характеристики температуры и потребления. Как и в Cicala (2020), мы нормализуем коэффициенты относительно предыдущего периода (февраль 2020 года для изучения COVID-19) в качестве исходного уровня, чтобы упростить интерпретацию.

    Влияние пандемии COVID-19 на весь штат

    На рис. 1 показано влияние COVID-19 на спрос на электроэнергию с использованием общедоступных данных ERCOT. Пустые точки — это коэффициенты регрессии, которые показывают недельное отклонение спроса от нормального уровня, оцененного в уравнении 1. Вертикальные столбики с заглушками показывают 95-процентные доверительные интервалы. Мы используем ряд серых и красных вертикальных линий для обозначения политики социального дистанцирования, направленной на сокращение распространения COVID-19. Крайняя левая вертикальная серая пунктирная линия показывает, когда 24 марта в Остине, Далласе и Хьюстоне были введены в действие приказы о самоизоляции. сплошные красные линии на каждой панели. Ресторанам, розничным магазинам и кинотеатрам было разрешено возобновить работу в помещении 1 мая с ограничением вместимости до 25 процентов. 2 18 мая детским садам, спортзалам и второстепенным производственным предприятиям было разрешено вновь открыться, поскольку Техас вступил во вторую фазу. Начиная с 3 июня всем предприятиям было разрешено работать с загрузкой до 50 процентов в рамках третьего этапа повторного открытия, а ресторанам было разрешено работать с загрузкой до 75 процентов, начиная с 12 июня. Однако 26 июня губернатор Эббот распорядился, чтобы бары закрыть и сократить вместимость ресторанов до 50 процентов на фоне резкого роста случаев заболевания COVID-19, который мы показываем красной пунктирной линией в крайнем правом углу.

    На панели A рисунка 1 показано влияние COVID-19 на общий спрос на электроэнергию в Техасе. Результаты показывают снижение спроса для всех клиентов на 4-8 процентов в первые пару месяцев пандемии, что предполагает снижение совокупной экономической активности. Спрос ниже обычного во время закрытия в штате в апреле и немного увеличивается после того, как по всему штату отменяется режим самоизоляции и 1 мая начинается первая фаза повторного открытия. влияние на совокупное потребление электроэнергии.

    Рисунок 1. Влияние COVID-19 на спрос на электроэнергию в Техасе по классам потребителей


    Примечание. Точки представляют недельное отклонение от спроса по сравнению с той же неделей года в предыдущие годы в зависимости от температуры наружного воздуха и фиксированных эффектов. Результаты нормированы на основе средних значений коэффициентов в феврале 2020 года для простоты интерпретации. Вертикальные столбцы с заглушками указывают на 95-процентный доверительный интервал. Пунктирная серая линия показывает, когда местные приказы о самоизоляции вступили в силу в Хьюстоне, Далласе и Остине 24 марта. 30 апреля. Пунктирная красная линия показывает, когда губернатор-аббат приказал барам снова закрыться с 26 июня. Поэтапное открытие началось 1 мая и продолжалось до июня.

    Источник: Техасский совет по надежности электроснабжения.

    Доступная версия

    Панели B-D разбивают результаты по жилым, небольшим C&I и большим группам C&I, соответственно. 3 Бытовые потребители, показанные на панели B, составляют около 35 процентов спроса, и их потребление электроэнергии, по-видимому, в основном увеличивается во время пандемии. Этот вывод отражает приказы о пребывании дома, введенные государственными и местными властями, а также методы социального дистанцирования, рекомендованные чиновниками общественного здравоохранения во время пандемии. Напротив, мелкие клиенты C&I, показанные на панели C, сократили потребление на целых 17 процентов во время заказа на дом. Малые C&I, на долю которых приходится 26 процентов спроса, включают рестораны и магазины розничной торговли, и сокращение спроса, вероятно, отражает более низкий покупательский спрос, а также закрытие предприятий по распоряжению правительства. Медленное восстановление спроса на электроэнергию в малом секторе C&I в мае, июне и июле, вероятно, отражает рост экономической активности во время поэтапного возобновления работы. Повторное введение ограниченных ограничений в конце июля, по-видимому, не повлияло на небольшой спрос на КиИ.

    На панели D показаны крупные клиенты C&I, которые составляют 39 процентов спроса и включают крупнейших потребителей электроэнергии в Техасе. Характер снижения отличается: в апреле происходит значительное сокращение, за которым следует устойчивый уровень снижения спроса до начала августа. Эта тенденция свидетельствует о том, что пандемия COVID-19 затронула крупные предприятия иначе, чем другие отрасли экономики Техаса, и что операции некоторых крупных пользователей не восстановились до допандемического уровня.

    На панелях A и B рисунка 2 показаны результаты для северно-центрального (включая Даллас) и дальнего запада (включая Мидленд) регионов территории обслуживания ERCOT. Северо-центральный регион обеспечивает около 32 процентов спроса Техаса, и его потребление электроэнергии снизилось во время отключения по всему штату в апреле, а затем постепенно вернулось к норме к началу июля. В крайнем западном регионе потребление электроэнергии медленно снижалось, достигнув уровня более чем на 20 процентов ниже нормы в конце мая. Спрос немного восстановился в начале июня и остается примерно на 15 процентов ниже нормы в июле и августе. На дальний запад приходится около 7 процентов спроса Техаса, и здесь есть много нефтяных месторождений, в том числе те, которые прекратили бурение новых скважин и приостановили добычу на существующих скважинах, когда цены на нефть упали в марте и апреле, что, вероятно, частично объясняет снижение потребления электроэнергии. в регионе.

    Рисунок 2. Влияние COVID-19 на спрос на электроэнергию в Техасе по регионам


    Примечание. Точки представляют недельное отклонение от спроса по сравнению с той же неделей года в предыдущие годы в зависимости от температуры наружного воздуха и фиксированных эффектов. Результаты нормированы на основе средних значений коэффициентов в феврале 2020 года для простоты интерпретации. Вертикальные столбцы с заглушками указывают на 95-процентный доверительный интервал. Пунктирная серая линия на панели A показывает, когда 24 марта в Далласе вступил в силу местный приказ о самоизоляции. Сплошные красные линии показывают, когда в масштабе штата действовало распоряжение о самоизоляции в период со 2 по апрель. 30. Пунктирная красная линия показывает, когда губернатор-аббат приказал барам снова закрыться с 26 июня. Поэтапное открытие началось 1 мая и продолжалось до июня.

    Источник: Техасский совет по надежности электроснабжения.

    Доступная версия

    В совокупности можно увидеть, что снижение общего потребления электроэнергии в Техасе на 4-8 процентов, за которым последовало возвращение к допандемическим уровням в июле и августе, маскирует значительную неоднородность, наблюдаемую в различных секторах и регионах. Совокупный спрос в Техасе предполагает, что спрос на электроэнергию и, соответственно, экономическая активность в основном восстановились до нормального уровня. Однако данные на уровне сектора говорят о другом. Мелкие клиенты C&I в основном восстановились, но крупные клиенты C&I по-прежнему примерно на 10 процентов ниже ожидаемого уровня, в то время как спрос населения чуть менее чем на 10 процентов выше ожидаемого уровня. Точно так же некоторые регионы восстановились, в то время как в других в западном Техасе спрос намного ниже нормального уровня. Эти подробные результаты подчеркивают значение отраслевых и региональных показателей электроэнергии.

    Возможное применение для ураганов

    Электричество хорошо подходит в качестве высокочастотного индикатора для быстро меняющихся кризисов, таких как ураганы или наводнения. Многие традиционные статистические данные опросов не способны фиксировать кратковременные события. Данные о транзакциях по кредитным картам использовались для отслеживания розничной торговли во время других ураганов, но они не дают достаточного представления о промышленном секторе (Aladangady and others, 2017). В этом разделе мы исследуем потенциальную ценность электроэнергии во время урагана Харви, нанесшего значительный ущерб в районе Хьюстона. В качестве примера мы сосредоточимся на потенциальной ценности, которую индикатор, основанный на электроэнергии, может обеспечить выпуску Федеральной резервной системы G.17 о промышленном производстве (IP) и использовании производственных мощностей. 4

    IP была одной из первых оценок влияния урагана Харви на экономическую активность. Данные о часах производственных рабочих из программы текущей статистики занятости в Бюро статистики труда (BLS), ключевого компонента ИС, были недоступны для большинства отраслей, однако, поскольку данные взяты из обследования BLS, охватывающего период оплаты, содержащий 12 число месяца. Поскольку ураган «Харви» обрушился на Техас в конце месяца, часы производственных рабочих в августе не показали влияния сбоев и завысили бы экономическую активность в течение месяца. Баярд, Декер и Гилберт (2017) описывают процедуру «стихийного бедствия», используемую для корректировки ежемесячных индексов ИС для этих отраслей (около 40 процентов ИС, которая в основном зависит от рабочего времени производственных рабочих), чтобы точно отразить существенные сбои в деятельности. Процедура включает в себя присвоение рейтинга серьезности округам, пострадавшим от урагана Харви, а затем использование рейтингов в сочетании с данными о занятости округа для оценки того, как относительно недолговечный ураган Харви уменьшил общую национальную ИС.

    Центральное место в оценках разрушений занимает время урагана. Можно использовать выход урагана на сушу в качестве отправной точки, но при этом могут быть упущены упреждающие закрытия и долгосрочные последствия урагана. Использование электроэнергии хорошо подходит для определения того, когда началось и закончилось стихийное бедствие. Это также может дать некоторое представление о серьезности его воздействия по регионам и отраслям.

    На рис. 3 представлены основные результаты регрессии за август и сентябрь 2017 г. Мы используем ту же спецификацию, что и уравнение 1, но оцениваем коэффициенты на дневном, а не недельном уровне, а также добавляем фиксированный эффект недели года. Сплошные красные линии показывают, когда ураган Харви впервые обрушился на сушу в Техасе 25 августа 2017 г. (около 22:00 по местному времени) и рассеялся дальше вглубь суши 31 августа 2017 г. Они почти совпадают с пятидневным периодом с 26 августа 2017 г. , до 30 августа 2017 г. предполагалось, что предприятия будут закрыты в рамках процедуры стихийного бедствия, используемой при расчете IP.

    Рисунок 3. Влияние урагана Харви на спрос на электроэнергию в Техасе (2017 г.)


    Примечание. Точки представляют ежедневное отклонение от спроса по сравнению с тем же днем ​​года в предыдущие годы в зависимости от температуры наружного воздуха и фиксированных эффектов. Результаты нормированы на основе средних значений коэффициентов в июле 2017 г. для простоты интерпретации. Вертикальные столбцы с заглушками указывают на 95-процентный доверительный интервал. Сплошные красные линии показывают, когда ураган «Харви» впервые обрушился на сушу в Техасе 25 августа и рассеялся дальше вглубь суши 31 августа9.0005

    Источник: Техасский совет по надежности электроснабжения.

    Доступная версия

    На панели А показан спрос на электроэнергию по всему Техасу, который упал примерно на 15 процентов после удара урагана Харви. Панель B показывает большие C&I; потребление электроэнергии резко падает, отражая концентрацию сектора в сильно пострадавшем прибрежном районе Техаса, но требуется несколько недель, прежде чем потребление достигнет доураганного уровня. Нефтеперерабатывающие заводы, включенные в крупные C&I, сильно пострадали, и многие из них либо сократили объемы производства, либо закрылись на несколько недель после этого (Egan, 2017). На панели C показан прибрежный регион (включая Хьюстон). На панели D показан западный регион (включая Абилин). Для других регионов (не показано) за этот период наблюдается гораздо меньшее снижение.

    Хотя снижение потребления электроэнергии начинается примерно в одно и то же время для каждого региона и отрасли, существуют значительные различия в том, когда они полностью восстанавливаются. Менее пострадавший западный регион возвращается к потреблению электроэнергии до урагана в начале сентября, в то время как сильно пострадавший прибрежный регион не возвращается к нормальному использованию до середины сентября. Потребление электроэнергии крупным бизнесом также не вернется к норме до середины сентября. Баярд, Декер и Гилберт (2017) обнаружили такой же длинный путь восстановления в таких отраслях, как нефтепереработка, производство пластиковых смол и органических химикатов, где доступны еженедельные данные. Наш индекс электроэнергии для крупного бизнеса включает как те отрасли, так и многие другие, по которым подробные еженедельные данные недоступны. Таким образом, данные об электроэнергии могут предоставить дополнительную информацию о пути восстановления крупных предприятий, что является важной, но обычно труднодоступной частью информации, используемой для расчета IP. Этот тип анализа потенциально может быть полезен для оценки IP во время будущих стихийных бедствий.

    Ограничения электроэнергии в качестве высокочастотного индикатора

    В этом примечании показано потенциальное использование электроэнергии в качестве экономического индикатора ВЧ. Он уникален своей способностью предоставлять данные о ВЧ с относительно полным охватом экономической деятельности. Создание индикатора высокого уровня, такого как панель А на рис. 1, в настоящее время возможно на всей территории Соединенных Штатов. Однако существует ряд логистических препятствий, которые могут помешать повсеместному доступу дезагрегированных показателей.

    Во-первых, интеллектуальные счетчики, которые позволяют в режиме реального времени собирать данные о потреблении на уровне домохозяйств или предприятий, важны для оценок ниже уровня сетки. Разбивка ERCOT по классам клиентов на рисунке 1 требует большого количества интеллектуальных счетчиков; интеллектуальные счетчики в настоящее время составляют около 50 процентов счетчиков в Соединенных Штатах (Федеральная комиссия по регулированию энергетики, 2019 г.). Некоторые штаты, такие как Калифорния, Техас и Джорджия, имеют почти 100-процентное проникновение интеллектуальных счетчиков, в то время как в других штатах, включая Нью-Йорк и Нью-Джерси, таких интеллектуальных счетчиков немного. Количество интеллектуальных счетчиков, используемых по всей стране, продолжает увеличиваться примерно на 10 процентов в год (Cooper and Shuster, 2019 г. ).). Со временем интеллектуальные счетчики будут установлены в большинстве учреждений и домов в Соединенных Штатах (например, в Нью-Йорке есть все шансы установить интеллектуальные счетчики к 2022 году). 5

    Во-вторых, данные ERCOT по типам клиентов существуют не во всех регионах страны. Данные ограничены проникновением интеллектуальных счетчиков и другими институциональными факторами. Более того, многие сетевые операторы могут не захотеть или не должны публиковать данные по типам клиентов или секторам, а их охват частично ограничен различными сетевыми структурами и правилами. Со временем, по мере увеличения использования интеллектуальных счетчиков, операторы сетей или для покупки, вероятно, будут предоставлять больше этих данных.

    Наконец, энергосистема США — это не одна единая энергосистема, а 66 различных энергосистем, именуемых балансирующими органами (Hoff, 2016). Данные о потреблении на уровне сети регистрируются для всех сетей США Управлением энергетической информации США, но Управление энергетической информации отслеживает только совокупное потребление и не включает какие-либо дезагрегированные категории, обсуждаемые в этом документе. В результате, даже при наличии дезагрегированных данных, такие данные необходимо собирать сетку за сеткой.

    Будущие приложения

    Барьеры, препятствующие широкому использованию электричества в качестве индикатора ВЧ, не являются непреодолимыми и со временем уменьшаются. Эта заметка показала, что индикаторы ВЧ электроэнергии могут иметь значение для отслеживания пандемии COVID-19 и дополнения традиционных данных во время стихийных бедствий. По мере роста проникновения интеллектуальных счетчиков в США аналогичные индикаторы станут доступны в большем количестве регионов страны.

    В районах, где широко установлены интеллектуальные счетчики, у местных регулирующих органов и политиков есть возможность работать в партнерстве с электроэнергетическими компаниями для разработки индикаторов в реальном времени на отраслевом уровне. Коммунальной службе было бы относительно легко создать поток данных о спросе на электроэнергию в режиме реального времени по типу потребителя и региону. Например, коммунальное предприятие может предоставлять данные о потреблении электроэнергии крупными предприятиями пищевой промышленности, которые можно преобразовать в индекс использования в режиме реального времени. Такой индекс может быть конфиденциально предоставлен государственным регулирующим органам, местным директивным органам или региональным Федеральным резервным банкам для улучшения анализа в режиме реального времени за счет предоставления очень подробных показателей на уровне отрасли. Доступ к этим дезагрегированным данным также улучшит возможность определения того, как изменения спроса на электроэнергию коррелируют с изменениями в экономической деятельности, что позволит улучшить электроэнергию как показатель HF с течением времени. При наличии надлежащей инфраструктуры данных индикаторы ВЧ-электроэнергии могут быть доступны директивным органам в случае следующего кризиса.

    Ссылки

    Аладангади, Адитья, Шифра Арон-Дайн, Венди Данн, Лаура Фейвесон, Пол Ленгерманн и Клаудия Сам (2016). «Влияние урагана Мэтью на потребительские расходы», FEDS Notes. Вашингтон: Совет управляющих Федеральной резервной системы, 2 декабря.

    Арора, Випин и Йозеф Лесковский (2014 г.). «Использование электроэнергии как показатель экономической активности США (PDF)», серия рабочих документов. Вашингтон: Управление энергетической информации США, ноябрь.

    Баярд, Кимберли, Райан Декер и Чарльз Гилберт (2017). «Стихийные бедствия и измерение промышленного производства: ураган Харви, тематическое исследование», FEDS Notes. Вашингтон: Совет управляющих Федеральной резервной системы, 11 октября.

    Чикала, Стив (2020 г.). «Ранние экономические последствия COVID-19 в Европе: взгляд из сети (PDF)», рабочий документ. Чикаго: Чикагский университет, 8 апреля.

    Купер, Адам и Майк Шустер (2019). «Развертывание интеллектуальных счетчиков электрической компании: основа для интеллектуальной сети (2019 г.)Обновление) (.ashx)». Вашингтон: Институт электрических инноваций Фонда Эдисона, декабрь.

    Иган, Мэтт (2017). «Техасские нефтеперерабатывающие заводы все еще сильно страдают от Харви», CNN Business, 11 сентября.

    Федеральное управление по регулированию энергетики Комиссия (2019 г.) «Оценка реагирования на спрос и расширенные измерения (PDF) за 2019 г.», отчет персонала. Вашингтон: Федеральная комиссия по регулированию энергетики, декабрь.

    Хофф, Сара (2016 г.). Электрическая система состоит из взаимосвязей и балансирующих органов». Вашингтон: Управление энергетической информации США, 20 июля.

    Курманн, Андре, Этьен Лале и Лиен Та (2020). Рабочий документ «Влияние COVID-19 на занятость и рабочее время в малом бизнесе: оценки в реальном времени с использованием данных домашней базы (PDF)». Филадельфия: Университет Дрекселя, 4 мая.


    1. Для получения дополнительной информации см. http://www.ercot.com/content/wcm/lists/197391/ERCOT_Fact_Sheet_6.1.20.pdf. Карту погодных зон территории обслуживания ERCOT см. на http://www. ercot.com/content/wcm/landing_pages/89373/ercotWeatherZoneMap.png. Вернуться к тексту

    2. Губернатор-аббат запретил местным властям вводить дополнительные ограничения на деятельность после 1 мая. Вернуться к тексту

    3. Только 74 процента спроса ERCOT можно разделить на эти три категории по нормативным причинам. Остальные 26 процентов не отражены на панелях с B по D, но они следуют той же схеме, что и общий спрос на панели A. Процент спроса для каждой категории, указанный в тексте, отражает процент спроса, который можно разбить на основные категории. категории. Вернуться к тексту

    4. Оценки IP для электроэнергетической отрасли в конечном итоге основаны на ежемесячных данных о национальной генерации и продажах от Управления энергетической информации США, как только они станут доступны; первоначальные оценки, однако, отражают еженедельные данные о производстве электроэнергии от Edison Electric Institute. Вплоть до 2005 года ежемесячный спрос на электроэнергию для обрабатывающей промышленности на уровне 3-значного SIC / 4-значного NAICS и на районном уровне предоставлялся оценщикам IP региональными Федеральными резервными банками. В 2005 г. на основе этих данных было рассчитано около 20 индексов ИС, но, к сожалению, со временем выборка ухудшилась, что привело к их изъятию из ИС в конце того же года. Вернуться к тексту

    5. Карту распространения интеллектуальных счетчиков в Нью-Йорке см. на странице https://www.coned.com/en/our-energy-future/technology-innovation/smart-meters/when-will-i-get. -мой-умный-метр. Вернуться к тексту

    Пожалуйста, указывайте это примечание следующим образом:

    Блонц, Джошуа и Джейкоб Уильямс (2020). «Спрос на электроэнергию как высокочастотный экономический индикатор: пример пандемии COVID-19 и урагана Харви», — отмечает FEDS. Вашингтон: Совет управляющих Федеральной резервной системы, 21 октября 2020 г., https://doi.org/10.17016/2380-7172.2781.

    Заявление об отказе от ответственности: FEDS Notes — это статьи, в которых сотрудники Правления высказывают свое мнение и представляют анализ по целому ряду вопросов экономики и финансов. Эти статьи короче и менее технически ориентированы, чем рабочие документы FEDS и документы IFDP. На этой странице0005

    Мы изучаем причинно-следственную связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в Гане за период с 1971 по 2014 год. Результаты теста границ ARDL показали, что между переменными существует долгосрочная связь. Срок исправления ошибок также был значительным и имел отрицательный знак, что еще раз свидетельствовало о долгосрочной взаимосвязи. Вопреки широко распространенному мнению о том, что потребление электроэнергии стимулирует производительность, исследование показывает, что потребление электроэнергии оказывает негативное влияние на объем производства в производственном секторе Ганы. Это явление можно объяснить тем, что, хотя средний рост потребления электроэнергии в Гане является положительным, доля потребления электроэнергии промышленным сектором продолжает в среднем снижаться. Тест Тоды-Ямамото показывает однонаправленную причинно-следственную связь от потребления электроэнергии до промышленного роста в Гане, что подтверждает гипотезу роста в существующей литературе.

    1. Введение

    Электроэнергия (энергия в целом) является важным двигателем социально-экономического развития [1, 2]. Рост промышленного потребления электроэнергии признается мгновенным показателем экономического прогресса страны [3]. Согласно Линю и Лю [4], потребление электроэнергии является прямым отражением ситуации экономического развития в экономике. Эта жизненно важная роль промышленного потребления электроэнергии (энергии) в экономическом росте и развитии видна в количестве эмпирических исследований и политического интереса, который он вызвал за последние два десятилетия [3, 5]. Для разработчиков политики, чтобы найти способы улучшения использования электроэнергии, эффективности и политики энергосбережения в целях устойчивого развития, важно как с академической, так и с эмпирической точки зрения проанализировать и полностью оценить связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в Гане.

    На момент обретения независимости в 1957 году промышленный сектор Ганы был слаборазвит, а унаследованная экономическая система сильно зависела от промышленной продукции из Великобритании. Стремясь использовать внутренние ресурсы страны для удовлетворения основных потребностей населения, правительство Нкрумы в начале 1960-х годов приняло стратегию индустриализации импортозамещения (ISI) [6]. Правительство Ганы вложило значительные средства в обеспечение инфраструктуры и производственной деятельности, создав государственные предприятия (ГП). Эти ГП были обеспечены ресурсами для производства потребительских товаров, которые ранее импортировались, и для переработки сырья для экспорта (сельскохозяйственной и горнодобывающей промышленности). Правительство также инвестировало в расширение и развитие производства строительных материалов, а также электротехнической, электронной и машиностроительной промышленности. Развитие электротехнической, электронной и машиностроительной промышленности было необходимо для обеспечения энергией, необходимой для расширения промышленного сектора [7].

    Стратегия ISI привела к быстрому росту обрабатывающей промышленности с 2-процентной доли реального ВВП до 9 процентов в 1957 и 1969 годах соответственно. В течение 1960-х годов выпуск продукции обрабатывающей промышленности рос со скоростью 13 процентов в год, а доля продукции обрабатывающей промышленности в общем объеме промышленного производства увеличилась с 10 процентов в 1960 году до 14 процентов в 1970 году. В обрабатывающей промышленности также наблюдался рост занятости. , около 90 процентов всего между 1962 и 1919 годами.70 [6]. В результате внешних потрясений (роста цен на нефть) и неадекватной внутренней политики в период с середины 1970-х по 1983 год промышленный сектор и экономика Ганы в целом пострадали от резкого ухудшения экономических и финансовых показателей. Промышленный подъем Ганы пришелся на период 1984-1988 гг.; первые пять лет после запуска Программы восстановления экономики (ERP). Промышленный сектор расширялся в среднем на 11,2% в год [8]. Несмотря на улучшение показателей промышленного сектора Ганы после эпохи ERP, он продолжает сталкиваться с проблемами, которые, как ожидается, будут продолжать угрожать его перспективам роста. Высокая стоимость кредита, отражающая высокие кредитные ставки, растущие цены на топливо и, что более важно, ненадежное электроснабжение, вынудила многие фирмы, особенно в импортозависимом производстве, сократить производство [6].

    Ключом к разблокировке других ресурсов является энергия, которая также увеличивает благосостояние человека, снабжая современный мир топливом. Согласно Янгквисту [10], материальный уровень жизни человека прямо и косвенно определяется наличием энергии на душу населения. Это означает, что энергия обеспечивает фундаментальную поддержку всех промышленных производств в Гане и во всем мире. С этой целью в Стратегии сокращения бедности Ганы (GPRS 2006-2009) изложены широкомасштабные политические меры в энергетическом подсекторе для обеспечения надежных поставок высококачественных энергетических услуг для поддержки растущего агропромышленного сектора и сектора услуг, а также бытового использования [11]. . Центр политического анализа (2007 г.) и Министерство финансов и экономического планирования [12] сообщают, что в Гане с 2007 по 2008 г. в результате нормирования мощности вклад производственного сектора в ВВП снизился с 90,5 процента в 2006 году до 7,4 процента в 2008 году. Из 13 проблем, влияющих на производственный сектор Ганы, ненадежное электроснабжение занимает первое место (Owusu, 2010). По данным Ганда [13], спрос на электроэнергию в Гане продолжает расти в среднем на 12 процентов в год с 1999 по 2009 год. Внутреннее потребление электроэнергии в 2004 году составило 6 004 ГВтч, а в 2010 году прогнозировалось его увеличение на 58,9 процента до 9 300 ГВтч. эмпирически неясно, имеет ли постоянно растущий спрос на электроэнергию какое-либо влияние на промышленное развитие. Aboh [14] прогнозирует, что общее потребление электроэнергии в Гане вырастет с 3 721,7 ГВтч в 2008 году до 65 239 ГВтч в 2008 году.0,6 кВтч к 2030 году, при этом спрос промышленности на электроэнергию, по оценкам, вырастет с 3 433,1 кВтч до 50 145,6 кВтч за этот период. Прогнозируемый высокий рост спроса на электроэнергию требует значительного увеличения как частных, так и государственных инвестиций в целях расширения действующих мощностей по выработке электроэнергии.

    Хотя для Ганы была разработана политическая основа для привлечения частных инвестиций в производство электроэнергии, в этой области было достигнуто очень мало. По состоянию на 2014 год частный сектор инвестировал только в две действующие электростанции, а именно в Takoradi International Company (TICO) и электростанцию ​​Sunon Asogli [15]. Хотя по состоянию на 2014 год TICO произвела 220 МВт электроэнергии, планируется увеличить производственную мощность станции до 330 МВт. Электростанция Sunon Asogli в настоящее время производит 200 МВт; Ожидается, что в будущем производственные мощности будут расширены до 560 МВт электроэнергии. В дополнение к этим двум электростанциям частный сектор строит несколько других электростанций. Эти станции включают Tema Osono Power Limited, которая, как ожидается, будет генерировать 126 МВт электроэнергии после завершения, и CenPower Limited, которая, как ожидается, также будет генерировать 330 МВт электроэнергии [15].

    Государственный сектор также приложил немало усилий для обеспечения и расширения производства электроэнергии в Гане. Согласно ISSER [16], эволюция электроснабжения в Гане прошла три этапа. Первым является этап «До Акосомбо», за ним следуют «Гидро-годы», а затем этап «Тепловое дополнение». Этап «до Акосомбо» — это период времени, предшествовавший строительству плотины Акосомбо в 1966 году для производства электроэнергии. Страна полагалась на дизельные генераторы для снабжения электроэнергией промышленности и здравоохранения, а также для личного потребления [16]. Количество электроэнергии, поставляемой в этот период, было недостаточным по сравнению со спросом. Промышленный сектор пострадал на этапе «До Акосомбо» из-за недостаточного и ненадежного энергоснабжения для промышленного использования. Это привело к «Гидро-годам», которые также известны как эра развития Вольта [16], охватывающая период с 19 по н.э.66 до середины восьмидесятых. В этот период были построены плотина Акосомбо и гидроэлектростанция Кпонг. Ввод в эксплуатацию плотины Акосомбо состоялся в 1966 г., а ГЭС Кпонг — в 1982 г. Одна только плотина Акосомбо могла производить 912 МВт электроэнергии по состоянию на 1972 г. [17]. К концу 1975 года общая установленная мощность электростанций Акосомбо и Кпонг увеличилась до 1072 МВт. К середине 80-х спрос на электроэнергию превысил общий объем электроснабжения в Гане [16]. «Тепловое дополнение» охватывает период с середины восьмидесятых до настоящего времени. В эту эпоху были предприняты усилия по расширению производства электроэнергии с помощью тепловой электростанции Такоради и развитию Западноафриканского газопровода, чтобы сделать доступным источник топлива для производства электроэнергии [16].

    В настоящее время были вложены огромные инвестиции в увеличение мощности выработки электроэнергии на вышеупомянутых электростанциях. Также было построено больше электростанций для увеличения энергоснабжения страны. К ним относятся тепловая электростанция Такоради, электростанция Такоради Т3, электростанция Тема Т1, шахтно-резервная электростанция, электростанция Тема Т2 и тепловая электростанция Кпоне [18]. Несмотря на усилия, предпринятые сменяющими друг друга правительствами по расширению мощностей по выработке электроэнергии, страна все еще далека от того, чтобы стать достаточной по мощности.

    Правительство Ганы все еще проводит политику по устранению недостатков в энергетическом секторе. Корпорация «Вызовы тысячелетия» (MCA) планирует инвестировать в общей сложности не более 498 миллионов долларов, чтобы помочь преобразовать энергетический сектор Ганы, а также стимулировать частные инвестиции в течение следующих пяти лет. Цель состоит в том, чтобы создать энергетический сектор, который будет финансово жизнеспособным и сможет удовлетворить текущие потребности, а также будущие потребности как предприятий, так и домашних хозяйств [15]. Проявив приверженность, правительство Ганы пообещало инвестировать в энергетический сектор не менее 37,4 млн долларов. Ожидается, что соглашение станет катализатором не менее 4 миллиардов долларов частных инвестиций и активности в энергетическом секторе Ганы в ближайшие годы [15]. Из-за конкурирующих потребностей в ограниченных государственных доходах в такой развивающейся стране, как Гана, необходимо оценить жизнеспособность увеличения государственных (и частных) инвестиций в энергетический сектор для удовлетворения прогнозируемого спроса для стимулирования промышленного роста. Таким образом, настоящее исследование предназначено для информирования государственной политики и даже частных инвестиционных решений в энергетическом секторе.

    Несмотря на вышеуказанные положительные изменения в производстве электроэнергии в Гане, мало эмпирических исследований было посвящено изучению причинно-следственных связей между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в конкретном случае Ганы. В существующей литературе можно найти два более ранних исследования Адома [19] и Эну [20]. Адом [19] сосредоточился на влиянии потребления электроэнергии на общий экономический рост. Хотя Enu [20], который имеет непосредственное отношение к этому исследованию, сообщает, что электричество способствует развитию производства в Гане, оно имеет серьезные недостатки эконометрики временных рядов. Таким образом, настоящее исследование направлено на получение новых оценок взаимосвязи между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в Гане. Из эмпирических результатов мы находим долгосрочную связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом. Результаты также показывают, что потребление электроэнергии оказывает негативное влияние на объем производства в производственном секторе Ганы. Результат объясняется несоответствием между положительным средним ростом потребления электроэнергии и снижением доли потребления электроэнергии промышленным сектором в Гане.

    В следующем разделе мы представляем обзор связанных исследований по потреблению электроэнергии и промышленному росту. Раздел 3 представляет собой представление использованных данных и используемой эконометрической методологии. Обсуждение эмпирических результатов проводится в Разделе 4, а Раздел 5 завершается последствиями для политики.

    Исследования причинно-следственной связи между потреблением энергии (особенно электроэнергии) и экономическим ростом представлены в изобилии в существующей литературе [1, 21–26]. Из результатов существующих исследований вытекают четыре основных типа причинно-следственных связей (гипотез), которые были обобщены Мавейе и Мавейе [1] следующим образом. Во-первых, это гипотеза роста, в которой причинно-следственная связь от потребления электроэнергии к росту производства односторонняя (см. [1, 22, 24, 27]). Во-вторых, это гипотеза сохранения, в которой причинно-следственная связь скорее идет от роста выпуска к потреблению электроэнергии (см. [24, 28, 29].]). В-третьих, гипотеза обратной связи предполагает двустороннюю причинно-следственную связь между потреблением электроэнергии и ростом выпуска (см. [26, 30, 31]). В-четвертых, гипотеза нейтральности связана с отсутствием причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии и ростом выпуска (см. [25, 32, 33]).

    При эмпирическом исследовании взаимосвязи между потреблением энергии и ростом Одиамбо [24] применил метод ARDL для Демократической Республики Конго (ДРК). Его результат показал, что рост стимулирует потребление энергии. Таким образом, исследование поддерживает гипотезу сохранения энергии. Адом [19] применяет тест причинности Тоды и Йомамото Грейнджера и данные временных рядов, охватывающие период 1971–2008 годов, для исследования причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии и экономическим ростом в Гане. Это исследование выявило однонаправленную причинно-следственную связь между экономическим ростом и потреблением электроэнергии. Это исследование подтверждает гипотезу об энергии, ведущей к росту, в случае с Ганой. Адом [19] приходит к выводу, что меры по экономии электроэнергии необходимы для управления спросом и потреблением электроэнергии по мере роста экономики Ганы. Другие исследования, в которых были получены аналогичные результаты, включают Hu и Lin [29].], Halicioglu [34] и Mozumder и Marathe [28] для Тайваня, Турции и Бангладеш соответственно. Вопреки этим выводам, результаты Odhiambo [24] подтверждают гипотезу роста. Исследование выявило однонаправленную причинно-следственную связь между потреблением электроэнергии и экономическим ростом в Кении и Южной Африке с использованием трехмерной модели ARDL для трех стран, а именно Кении, Южной Африки и ДРК. Более того, Нараян и соавт. (2008) получили аналогичный результат для стран G7. Аслан [35] также обнаружил положительную и однонаправленную связь, в которой потребление электроэнергии вызывает экономический рост в Турции. Bayar и Özel [23] исследовали причинно-следственную связь между потреблением электроэнергии и ростом в странах с развивающейся экономикой. Они использовали коинтеграционные тесты Педрони, Као и Йохансена, а также тест причинно-следственной связи Грейнджера в исследовании, и результаты тестов показали, что потребление электроэнергии стимулирует рост с причинно-следственной связью от потребления электроэнергии к экономическому росту и наоборот, тем самым оказывая поддержку гипотеза обратной связи. Точно так же Chontanawat et al. [36] исследовали причинно-следственную связь между энергией и ВВП для 30 стран ОЭСР и 78 стран, не входящих в ОЭСР. Их открытие выявило двунаправленную причинно-следственную связь между совокупным потреблением энергии и ВВП и наоборот. Эта причинно-следственная связь была более распространена в развитых странах ОЭСР, чем в развивающихся странах, не входящих в ОЭСР. Двунаправленная причинность была также обнаружена Беллуми [26] для Туниса, Одиамбо [30] для Южной Африки и Джумбе [31] для Малави. Интересно, что Halicioglu [25] применил тест на причинно-следственную связь по Грейнджеру и связанный с ARDL тест для Турции и не обнаружил причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии и ростом. Другие исследования, которые также поддерживают гипотезу нейтральности, включают Ozturk и Acaravci [32] для одиннадцати стран MENA и Payne [33] для США. Фейсал и др. (2016) используют данные временных рядов от 1990-2011 и подход Тоды и Ямамото для анализа причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии, энергопотреблением и ростом ВВП в России. Авторы сообщили, что существует двунаправленная причинно-следственная связь от потребления электроэнергии к росту ВВП. Этот вывод подтверждает гипотезу обратной связи. Однако они не обнаружили причинно-следственной связи между ВВП и потреблением энергии, что подтверждает гипотезу нейтральности. Выводы Faisal et al. (2016) указывают на наличие взаимодополняющей связи между потреблением электроэнергии и экономическим ростом в России за период 1990-2011.

    В соответствии с нашими конкретными целями, мы фокусируемся на исследованиях, посвященных связи между потреблением электроэнергии и разукрупненным отраслевым ростом. Например, Mawejje и Mawejje [1] независимо друг от друга проанализировали связь между потреблением электроэнергии и ростом в сельском хозяйстве, промышленности и секторе услуг. Мавейе и Мавейе [1] использовали тест коинтеграции Йохансена и причинно-следственную связь Грейнджера, и их результаты подтверждают гипотезу роста в промышленном секторе. Их результат показал, что потребление электроэнергии и экономический рост положительно связаны, и причинно-следственная связь прослеживается от потребления электроэнергии до роста промышленного сектора в долгосрочной перспективе для Уганды. В контексте трехмерной векторной авторегрессии, включающей предпринимательство, Сун и Анвар [37] исследовали связь между потреблением электроэнергии и промышленным производством в производственном секторе Сингапура и обнаружили, что потребление электроэнергии вызывает промышленное производство. Гипотеза роста, касающаяся потребления энергии и экономического роста, присутствует в производственном секторе Сингапура. Шахбаз и др. [22] исследовали взаимосвязь между индустриализацией и потреблением электроэнергии в Бангладеш с использованием связанного тестирования ARDL и инновационного подхода к учету (IAA). Результат показал однонаправленную причинно-следственную связь с потреблением электроэнергии Грейнджером, вызывающим промышленный рост. Кроме того, Сойтас и Сари [38] исследовали причинно-следственную связь между промышленным потреблением электроэнергии и производственной добавленной стоимостью для Турции, используя структуру коинтеграции и коррекции векторных ошибок, и обнаружили однонаправленную причинно-следственную связь, при которой промышленное потребление электроэнергии стимулирует рост производственной добавленной стоимости. . В случае Абида и Мраихи [39] была обнаружена долгосрочная односторонняя причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и ВВП промышленности, но краткосрочный результат показал отсутствие причинно-следственной связи в поддержку гипотезы нейтральности для Туниса. Однако Кермани и соавт. [21], которые также использовали тест коинтеграции Йохансена, анализ причинно-следственной связи VECM и Грейнджера для Ирана, показали, что не существует краткосрочной и долгосрочной причинно-следственной связи между добавленной стоимостью в отрасли и потреблением электроэнергии, что подтверждает гипотезу нейтральности в производственный сектор для Ирана. Точно так же Жоберт и Каранфил [40] также не обнаружили причинно-следственной связи между потреблением энергии и экономическим ростом на отраслевом уровне, а также на совокупном уровне для Турции. Данмарая Хассан [41] обнаружил двунаправленную связь между эффективностью обрабатывающей промышленности и потреблением электроэнергии в Нигерии за период 19 лет.80-2013. Более того, Husaini и Lean [42] проанализировали взаимосвязь между выпуском и ценой в потреблении электроэнергии и производственном секторе в Малайзии, но обнаружили, что в долгосрочной перспективе существует однонаправленная связь между выпуском обрабатывающей промышленности и потреблением электроэнергии.

    Таким образом, имеющиеся исследования не пришли к единому мнению о причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии и ростом промышленного производства. В следующих разделах мы проводим анализ взаимосвязи между потреблением электроэнергии и ростом промышленного производства на примере Ганы, где эмпирических данных недостаточно. Мы отклоняемся от более ранней работы Адома [19] и анализировать только связь роста промышленного сектора с потреблением электроэнергии. Мавейе и Мавейе [1] показывают, что причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом может дать результаты, отличные от использования переменной общего экономического роста.

    3. Материалы и методы
    3.1. Описание данных и эмпирическая модель

    Данные, используемые в этом исследовании, представляют собой годовые временные ряды, охватывающие период с 1971 по 2014 год, поскольку данные о потреблении электроэнергии доступны только за исследуемый период. Источником данных, используемых в этом исследовании, являются Показатели развития Всемирного банка (2015 г.) с добавленной стоимостью в обрабатывающей промышленности ( MNF ), рассчитанный как отношение к ВВП, поскольку имеющиеся данные об отношении этих переменных для Ганы не являются непрерывными. Функциональная взаимосвязь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом выражается следующим образом: где натуральный логарифм добавленной стоимости производства как отношение к ВВП, который в исследовании является косвенным показателем промышленного роста. Это обусловлено тем, что рост выпуска продукции интерпретируется как рост индустриализации [43]. является константой, представляет собой натуральный логарифм потребления электроэнергии на душу населения, обозначает термин коррекции ошибок белого шума и относится к другим факторам, влияющим на промышленный рост помимо потребления электроэнергии. Поскольку другие факторы, такие как открытость торговли, рабочая сила и капиталообразование, также влияют на промышленный рост, поэтому упущение этих переменных может привести к смещению тестов на коинтеграцию и причинно-следственную связь, проведенных в исследовании, что приведет к смещению одновременности [44]. Ожидается, что эти переменные окажут положительное влияние на объем производства и, следовательно, на промышленный рост. Таким образом, увеличение открытости торговли, труда и накопления капитала должно привести к увеличению промышленного роста. поэтому определяется как где представляет собой натуральный логарифм открытости торговли. Открытость торговли определяется в исследовании как сумма экспорта и импорта в соотношении к ВВП. является натуральным логарифмом рабочей силы в Гане и обозначает натуральный логарифм валового накопления основного капитала как отношение к ВВП.

    Подстановка (2) в (1) дает (3), как указано ниже, и представляет собой коэффициенты эластичности. Все остальные переменные в модели определены ранее.

    3.1.1. Тест на границы ARDL и анализ коинтеграции

    Из-за небольшого объема данных в этом исследовании использовался подход тестирования границ ARDL к коинтеграции, разработанный Pesaran et al. [9]. Это связано с тем, что на конечных выборочных данных подход ARDL оказался более эффективным, чем другие традиционные подходы коинтеграции, такие как Йохансен и Юселиус [45] и Энгл и Грейнджер [46]. Кроме того, этот подход подходит для моделей со смесью переменных, таких как и . Общая модель исправления ошибок (ECM) формулируется как где константа, оператор изменения, долгосрочная эластичность, краткосрочная эластичность, а член ошибки белого шума равен .

    Уравнение (4) оценивается с использованием OLS, а F-статистика сравнивается с Pesaran et al. [9] критические граничные значения для проверки долгосрочных отношений коинтеграции между переменными. Нулевая гипотеза предполагает отсутствие коинтеграции, в то время как альтернативная гипотеза коинтеграции между переменными формулируется как . Если независимые переменные интегрируются порядка , где , то два критических граничных значения, предоставленные Pesaran et al. [9] предоставляют тест на коинтеграцию. Вычисленная F-статистика сравнивается с нижней и верхней критическими границами. Если F-статистика больше верхней границы, существует коинтеграция переменных. Однако, если F-статистика ниже нижней границы, коинтеграция отсутствует. Результат теста неубедителен, если вычисленная F-статистика находится между нижней и верхней критическими границами.

    Коэффициенты долгосрочного ARDL () затем оцениваются после того, как было обнаружено наличие признаков коинтеграции среди переменных. Долгосрочная модель определяется следующим образом: где — константа, а член ошибки белого шума — в (5). Остальные переменные и параметры определены ранее.

    Модель коррекции ошибок, указанная в (6) ниже, оценивается для получения краткосрочных параметров. где константа, коэффициент члена ошибки , и член ошибки белого шума .

    Для установления причинно-следственной связи между переменными был использован причинно-следственный подход Тоды и Ямамото [47], который использует модифицированный критерий Вальда. Подобно тесту границ ARDL, метод причинности Тода-Ямамото [47] не требует предварительного тестирования переменных для определения порядка интегрирования и все еще может использоваться в отсутствие коинтеграции [48]. Метод использует структуру VAR по уровням. Здесь соответствующий порядок VAR k дополняется максимальным порядком интегрирования переменных в модели. Затем VAR оценивается по-разному следующим образом: где – константы, – оптимальный порядок модели VAR, который был определен информационным критерием Шварца, – максимальный порядок интегрирования, – погрешности в системе VAR. Этот подход гарантирует отсутствие потери информации, поскольку он использует VAR только в уровнях и, следовательно, позволяет избежать различий, которые могут привести к потере информации. Поэтому процедура используется в качестве долгосрочного теста [49].].

    4. Результаты и обсуждение
    4.1. Описательная статистика и тесты для единичного корня

    В таблице 1 представлены сводные статистические данные для переменных, используемых на их уровнях до преобразования натурального логарифма, чтобы справиться с огромными различиями в величинах из-за единиц измерения.

    Предварительное тестирование для установления статуса стационарности переменных, используемых как в тесте причинности Тода-Ямамото, так и в подходе ARDL к тесту коинтеграции, не требуется. Однако Pesaran et al. [9] тест границы коинтеграции предполагает, что переменные интегрируются в или . Чтобы убедиться, что в модели нет переменных или более высоких порядков интегрирования, были проведены тесты на единичный корень с использованием расширенного теста Дики-Фуллера (ADF) и теста Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина (KPSS) с перехватами. Проведение теста границ ARDL для долгосрочной связи с переменными бессмысленно [50]. Результаты тестов на единичный корень показаны в таблице 2. Тесты ADF и KPSS соответственно показывают, что переменные представляют собой комбинацию и .

    4.2. Результаты теста на коинтеграцию

    При проведении теста границ для проверки коинтеграции между переменными было оценено (4). В исследовании использовался подход к моделированию от общего к конкретному, чтобы получить экономную модель для теста границ с порядком запаздывания 2, выбранным на основе информационных критериев. Нормируя добавленную стоимость производства, результат проверки границ представлен в таблице 3. Вычисленная F-статистика больше, чем верхняя граница при уровне значимости 1 процент. Это означает, что между переменными существуют долгосрочные отношения, поскольку есть свидетельства коинтеграции.

    4.3. Долгосрочные оценки

    Установив, что переменные коинтегрированы в логарифмическом цикле, (5) оценивается для получения долгосрочных коэффициентов коинтегрирующих переменных. В исследовании были выбраны лаговые порядки модели ARDL () с использованием информационного критерия Шварца. Результаты долгосрочных коэффициентов представлены в таблице 4.

    Таблица 4 показывает, что потребление электроэнергии оказывает негативное влияние на промышленный рост. Коэффициент -0,84 предполагает, что увеличение потребления электроэнергии на душу населения на 1 процент вызовет снижение промышленного роста на 0,84 процента. Этот вывод противоречит широко распространенным выводам о том, что увеличение потребления электроэнергии приводит к положительному росту выпуска [1, 23, 35]. Эну [20] также находит незначительное влияние потребления электроэнергии на выпуск продукции. Такой результат мог быть обусловлен многими факторами.

    Во-первых, в то время как средний рост электроснабжения в Гане является положительным, доля, выделяемая промышленному сектору, в среднем продолжает снижаться. С 2000 по 2010 год доля электроэнергии, выделяемой промышленному сектору, снизилась с 68% до 46,6%; при этом как в жилом, так и в нежилом секторах (школы, офисы и т. д.) наблюдался рост доли электроснабжения с 20 до 40% и с 8,5 до 14,3% соответственно [51]. Более того, в 2013 году потребление электроэнергии в промышленном секторе снизилось с 48 процентов в 2012 году до 45 процентов в 2013 году, в то время как потребление электроэнергии в жилом секторе осталось на прежнем уровне на уровне 35 процентов, а в нежилом секторе потребление электроэнергии увеличилось с 13 процентов в 2012 году. до 16% в 2013 г. [52]. По данным Комиссии по энергетике [53], в промышленном секторе была проведена корректировка тарифов в сторону повышения, и в некоторых случаях эти ставки неустойчивы. Высокая стоимость электроэнергии в секторе из-за корректировки тарифов в сторону повышения могла, возможно, объяснить падение потребления электроэнергии в промышленном секторе. Другой возможной причиной снижения потребления электроэнергии в промышленном секторе может быть частый сброс нагрузки. Действительно, во время сброса нагрузки в 2003-2004 и 2007 годах промышленный сектор пострадал сильнее других секторов [51]. Кроме того, для отрасли также характерно использование устаревшего и неэффективного энергоемкого оборудования [53]. Поэтому неудивительно, что в то время как среднее потребление электроэнергии в Гане увеличилось, вклад промышленного сектора в ВВП уменьшился с 27,9до 19,1 процента в период с 2000 по 2010 год.

    Было обнаружено, что открытость торговли и накопление капитала положительно влияют на промышленный рост при уровне значимости 5 процентов и 1 процент соответственно. С другой стороны, было обнаружено, что труд негативно влияет на промышленный рост.

    4.
    4. Краткосрочная взаимосвязь

    Были оценены краткосрочные коэффициенты или эластичности, связанные с долгосрочной перспективой, и результаты приведены в таблице 5. Коэффициент коррекции ошибок, как ожидается, отрицательный и значимый. Значение члена коррекции ошибок (-0,5180) предполагает, что скорость исправления краткосрочного неравновесия в долгосрочном равновесии составляет 51,80 процента. Это означает, что скорость достижения долгосрочного равновесия после шока является умеренной. Таблица 5 также показывает отрицательную и статистически незначительную связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом. Накопление капитала также не было значительным, но оказало положительное влияние на промышленный рост. Знаки остальных краткосрочных параметров согласуются с долгосрочными коэффициентами, уровни значимости также сохраняются.

    4.5. Диагностические тесты модели

    Регрессионная модель ARDL хорошо подходит и прошла все диагностические тесты (таблица 6). Модель также прошла тест на стабильность параметров, о чем свидетельствуют рекурсивные графики невязок (рис. 1 и 2).

    4.6. Анализ причинно-следственной связи Тода-Ямамото

    Поскольку результат теста границ показал свидетельство коинтеграции, долгосрочные причинно-следственные связи между потреблением электроэнергии и промышленным ростом были определены с помощью Тода-Ямамото [47]. Результаты испытаний, представленные в таблице 7, указывают на однонаправленную причинно-следственную связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом, когда потребление электроэнергии стимулирует промышленный рост в Гане. Этот вывод согласуется с Shahbaz et al. [22] и Mawejje и Mawejje [1], которые обнаружили однонаправленную причинно-следственную связь от потребления электроэнергии к промышленности для Бангладеш и Уганды соответственно. Однонаправленная причинно-следственная связь между трудом и промышленным ростом была также обнаружена, когда промышленный рост стимулировал рабочую силу. Причинно-следственной связи между накоплением капитала и промышленным ростом обнаружено не было. Исследование выявило однонаправленную причинно-следственную связь между открытостью торговли и промышленным ростом в Гане, причем причинно-следственная связь простирается от открытости торговли к промышленному росту. Результат также показал, что открытость торговли оказывает очень сильное влияние на накопление капитала, а не наоборот. Также была обнаружена однонаправленная причинно-следственная связь от труда к накоплению капитала, от труда к открытости торговли и от труда к потреблению электроэнергии.

    5. Выводы

    В статье впервые исследована причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в Гане с использованием годовых данных временных рядов с 1971 по 2014 год. управлять взаимосвязью между потреблением электроэнергии и добавленной стоимостью производства, прокси для промышленного роста. Результаты свидетельствуют о коинтеграции или долгосрочной связи между потреблением электроэнергии и промышленным ростом в Гане. Результаты исследования показали, что потребление электроэнергии негативно влияет на промышленный рост как в долгосрочной, так и в краткосрочной перспективе в Гане, хотя краткосрочное влияние потребления электроэнергии не было значительным. Результат модифицированного Тода-Ямамото теста причинно-следственной связи по Грейнджеру показал существование односторонней причинно-следственной связи между потреблением электроэнергии и промышленным ростом, что подтверждает гипотезу роста в Гане.

    В исследовании рекомендуется, чтобы с индустриализацией экономики были увеличены инвестиции в производство электроэнергии, чтобы сделать больше энергии доступной для промышленного сектора по доступным ценам, чтобы увеличить производство в этом секторе. Правительству также следует усилить свои меры по повышению энергоэффективности, которые обеспечат, чтобы предприятия промышленного сектора избегали использования устаревшего и неэффективного оборудования и машин или запретили их импорт в страну. Таким образом, политика энергосбережения, начатая в 2007 году, была в правильном направлении. Однако эта политика должна быть усилена в стране, а также распространена на другие области, где мало или совсем не предпринимается усилий для сохранения власти.

    Мы также рекомендуем правительству увеличить государственные инвестиции в капитальные товары, поскольку данные исследования показывают, что накопление капитала положительно влияет на промышленный рост в Гане. Международная торговля, которая также способствует промышленному росту, должна расширяться за счет постепенного снижения торговых барьеров. В исследовании также рекомендуется реформировать сектор труда в Гане с упором на развитие человеческих ресурсов, чтобы сделать труд более производительным.

    Доступность данных

    Наборы данных, созданные в ходе и/или проанализированные в ходе текущего исследования, доступны у соответствующего автора по разумному запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи.

    Благодарности

    Авторы выражают благодарность участникам Африканского собрания Эконометрического общества 2017 г. за их комментарии и предложения, которые позволили улучшить качество рукописи.

    Ссылки
    1. Дж. Мавейе и Д. Н. Мавейе, «Потребление электроэнергии и отраслевой выпуск в Уганде: эмпирическое исследование», Journal of Economic Structures , vol. 5, нет. 1, статья №. 21, 2016.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    2. Ю. Вольде-Руфаэль, «Разукрупненное потребление энергии в промышленности и ВВП: пример Шанхая, 1952–1999», Energy Economics , vol. 26, нет. 1, стр. 69–75, 2004.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    3. C. Zhang, K. Zhou, S. Yang и Z. Shao, «О потреблении электроэнергии и экономическом росте в Китае», Renewable & Sustainable Energy Reviews , vol. 76, стр. 353–368, 2017.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    4. Б. Лин и К. Лю, «Почему потребление электроэнергии не соответствует экономическому росту в Китае?» Энергетическая политика , том. 88, стр. 310–316, 2016.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    5. Дж. Э. Пейн, «Обзор литературы по потреблению электроэнергии», Applied Energy , vol. 87, нет. 3, стр. 723–731, 2010.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    6. К. Аках, К. Аджаси и Ф. Терксон, «Обзорное исследование развития промышленности в Гане, рабочий документ № 18», Институт Брукингса , 2012.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    7. WF Steel, «Импортозамещение и избыточные мощности в Гане», Oxford Economic Papers , vol. 24, нет. 2, стр. 212–240, 1972.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    8. А. Баа-Нуакох, Исследования по экономике Ганы , том. I, Ghana University Press, Accra, 1997.

    9. М. Х. Песаран, Ю. Шин и Р. Дж. Смит, «Проверка границ подходов к анализу отношений уровней», Журнал прикладной эконометрики , том. 16, нет. 3, стр. 289–326, 2001.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    10. В. Янгквист, «Альтернативные источники энергии. Нефтяной кризис », http://www.hubbertpeak.com/youngquist/altenergy.htm.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    11. Национальная комиссия по развитию (2005), « Республика Гана: стратегия роста и сокращения бедности (GPRS II: 2006–2009) , Аккра, NDPC».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    12. Министерство финансов и экономического планирования (MoFEP) (2008 г.), «Бюджетное заявление и экономическая политика правительства Ганы на 2008 финансовый год, Республика Гана».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    13. Э. Ганд, «Страновой профиль Ганы, технологии устойчивой энергетики в действии».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    14. И. Дж. К. Абох, «Производство электроэнергии в Гане — ядерный вариант», презентация на семинаре KITE Energy, 19, 2009».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    15. Отчет о вызовах тысячелетия (MCA) (2014 г.), «Увеличение инвестиций в частный сектор посредством реформы энергетического сектора, Концептуальный документ, Проект 1».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    16. Институт статистических, социальных и экономических исследований (ISSER) (2005 г.), The Guide to Electric Power , Университет Ганы, Легон – Аккра, 1-е издание, 2005 г.

    17. Дж. К. Турксон и М. Б. Амаду, Последствия реструктуризации электроэнергетики для охраны окружающей среды в Гане , Национальная лаборатория Рисо, Роклайд, Дания, 1999 г.

    18. «Ghana Grid Company Limited (GRIDCo) (2014). План электроснабжения».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    19. П. К. Адом, «Связь между потреблением электроэнергии и экономическим ростом: пример Ганы», International Journal of Energy Economics and Policy , том. 1, нет. 1, стр. 18–31, 2011.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    20. П. Эну, «Отраслевая оценка влияния потребления электроэнергии на реальный объем производства в Гане», Международный журнал экономики, торговли и Управление , том. 2, стр. 1–18.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    21. Ф. И. Кермани, М. Гасеми и Ф. Аббаси, «Индустриализация, потребление электроэнергии и выбросы СО2 в Иране», Международный журнал инноваций и прикладных исследований , том. 10, нет. 3, с. 969, 2015.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    22. М. Шахбаз, Г. Салах Уддин, И. Ур Рехман и К. Имран, «Индустриализация, потребление электроэнергии и выбросы CO2 в Бангладеш», Возобновляемые ресурсы & Обзоры устойчивой энергетики , vol. 31, стр. 575–586, 2014.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    23. Y. Bayar and H. A. Özel, «Потребление электроэнергии и экономический рост в странах с развивающейся экономикой», Журнал управления знаниями, экономики и информационных технологий , том. 4, нет. 2, стр. 1–18, 2014.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    24. Н. М. Одхиамбо, «Потребление энергии, цены и экономический рост в трех странах АЮС: сравнительное исследование», Energy Policy , vol. . 38, нет. 5, стр. 2463–2469, 2010.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    25. Ф. Халичиоглу, «Эконометрическое исследование выбросов CO2, потребления энергии, доходов и внешней торговли в Турции», Энергетическая политика , том. 37, нет. 3, стр. 1156–1164, 2009 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    26. М. Беллуми, «Потребление энергии и ВВП в Тунисе: анализ коинтеграции и причинно-следственных связей», Energy Policy , vol. 37, нет. 7, стр. 2745–2753, 2009.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    27. Акинло А. Э., «Потребление энергии и экономический рост: данные из 11 стран Африки к югу от Сахары», Экономика энергетики , том. 30, нет. 5, стр. 2391–2400, 2008.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    28. П. Мозумдер и А. Марат, «Причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и ВВП в Бангладеш», Energy Policy , vol. 35, нет. 1, стр. 395–402, 2007 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    29. Ж.-Л. Ху и К.-Х. Лин, «Разукрупненное потребление энергии и ВВП на Тайване: анализ пороговой коинтеграции», Экономика энергетики , том. 30, нет. 5, стр. 2342–2358, 2008.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    30. Н. М. Одхиамбо, «Потребление электроэнергии и экономический рост в Южной Африке: тест трехмерной причинности», Energy Economics , vol. 31, нет. 5, стр. 635–640, 2009 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    31. C. B. L. Jumbe, «Коинтеграция и причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и ВВП: эмпирические данные из Малави», Экономика энергетики , том. 26, нет. 1, стр. 61–68, 2004 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    32. И. Озтурк и А. Акаравчи, «Потребление электроэнергии и причинно-следственная связь реального ВВП: данные из подхода к тестированию границ ARDL для 11 стран MENA», Applied Energy , vol. 88, нет. 8, стр. 2885–2892, 2011.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    33. Дж. Э. Пейн, «О динамике потребления и производства энергии в США», Прикладная энергия , том. 86, нет. 4, стр. 575–577, 2009 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    34. Ф. Халичиоглу, «Динамика спроса на электроэнергию в жилых домах в Турции», Energy Economics , vol. 29, нет. 2, стр. 199–210, 2007 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    35. А. Аслан, «Причинно-следственная связь между потреблением электроэнергии и экономическим ростом в Турции: подход к тестированию границ ARDL», Источники энергии, часть B: экономика, планирование и политика , vol. 9, нет. 1, стр. 25–31, 2014 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    36. Дж. Чонтанават, Л. К. Хант и Р. Пирс, «Вызывает ли потребление энергии экономический рост? Данные систематического исследования более чем 100 стран», Journal of Policy Modeling , vol. 30, нет. 2, стр. 209–220, 2008 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Академия Google

    37. С. Сан и С. Анвар, «Потребление электроэнергии, промышленное производство и предпринимательство в Сингапуре», Energy Policy , vol. 77, стр. 70–78, 2015.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    38. У. Сойтас и Р. Сари, «Взаимосвязь между энергией и производством: данные обрабатывающей промышленности Турции», Energy Economics , vol. 29, нет. 6, стр. 1151–1165, 2007.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Академия Google

    39. М. Абид и Р. Мраихи, «Потребление энергии и промышленное производство: данные по Тунису как на агрегированном, так и на дезагрегированном уровне», Journal of the Knowledge Economy , vol. 6, нет. 4, стр. 1123–1137, 2015.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    40. Т. Джоберт и Ф. Каранфил, «Секторальное потребление энергии по источникам и экономический рост в Турции», Energy Policy , vol. 35, нет. 11, стр. 5447–5456, 2007.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    41. И. А. Данмарая и С. Хассан, «Потребление электроэнергии и производительность производственного сектора в Нигерии: подход авторегрессионного тестирования с распределенными запаздывающими границами», International Journal of Energy Economics and Policy , vol. 6, нет. 2, pp. 195–201, 2016.

      Просмотр по адресу:

      Google Scholar

    42. Y. Wang, H. Wei, J. Wang et al., «Электрополимеризованные полианилин/марганцевые гибриды оксида железа с улучшенным цветом реакция переключения и накопление электрохимической энергии», Journal of Materials Chemistry A , vol. 3, нет. 41, стр. 20778–20790, 2015.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    43. О. Дж. Олуфеми, «Влияние потребления электроэнергии на промышленный рост в Нигерии», Energy , vol. 6, нет. 13, 2015.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    44. D. Gujarati, Basic Econometrics , Mcgraw-Hill, New York, 1995.

      Сайт издателя Посмотреть по адресу: 50005

    45. С. Йохансен и К. Джуселиус, «Оценка максимального правдоподобия и вывод о коинтеграции — с приложениями к спросу на деньги», Oxford Bulletin of Economics and Statistics , vol. 52, нет. 2, стр. 169–210, 1990.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    46. Р. Ф. Энгл и К. В. Дж. Грейнджер, «Коинтеграция и исправление ошибок: представление, оценка и тестирование», Econometrica , vol. 55, нет. 2, стр. 251–276, 1987.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | ученый Google | MathSciNet

    47. Х.Ю. Тода и Т. Ямамото, «Статистический вывод в векторных авторегрессиях с возможными интегрированными процессами», Journal of Econometrics , vol. 66, нет. 1–2, стр. 225–250, 1995.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | ученый Google | MathSciNet

    48. Х. О. Запата и А. Н. Рамбальди, «Доказательства Монте-Карло о коинтеграции и причинности», Оксфордский бюллетень экономики и статистики , том. 59, нет. 2, стр. 297-298, 1997.

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    49. М. Шахбаз и М. Феридун, «Эмпирические данные о потреблении электроэнергии и экономическом росте из Пакистана», Качество и количество , том . 46, нет. 5, стр. 1583–1599, 2012.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Google Scholar

    50. Б. Уаттара, Иностранная помощь и фискальная политика в Сенегале , Манчестерский университет Мимео, 2004 г.

    51. «Комиссия по энергетике (2012 г.). План действий по устойчивой энергетике для всех».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    52. С. Асумаду-Саркоди и П. А. Овусу, «Обзор национальной статистики и политики в области энергетики Ганы», Cogent Engineering , vol. 3, нет. 1, ID статьи 1155274, 2016 г.

      Посмотреть по адресу:

      Сайт издателя | Академия Google

    53. «Энергетическая комиссия (2006 г.). Стратегический национальный энергетический план на 2006-2020 годы. Основной отчет, июль 2006 г.».

      Посмотреть по адресу:

      Google Scholar

    Copyright

    Copyright © 2018 Eric Abokyi et al. Эта статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы.

    Влияние энергоэффективности на экономику и занятость

    Влияние энергоэффективности на экономику и занятость

    Бен Эдвардс / USAID

    Энергоэффективность — это мощная стратегия, которую развивающиеся страны могут использовать для обеспечения своего энергетического будущего, а также для обеспечения процветания и устойчивого развития. Узнайте, как эффективность снижает потребление энергии, создавая рабочие места и поддерживая экономику.

    Для развивающихся экономик, которые быстро растут, новое строительство и инфраструктура открывают значительные возможности для усилий по повышению энергоэффективности. Напротив, места с низкими темпами роста и хорошо зарекомендовавшей себя застроенной средой предоставляют меньше возможностей для повышения эффективности; изменения не невозможны, но они могут быть дорогими.

    Если в новых зданиях и других типах инфраструктуры можно запроектировать эффективность, можно с самого начала избежать дорогостоящего потребления энергии и отходов, а также необходимости дорогостоящей модернизации в будущем. Наибольшая возможность максимизировать энергоэффективность — это во время проектирования, когда определяются естественное освещение, конфигурация пространства и выбор материалов. Многие из этих решений нельзя отменить путем модернизации, поэтому выбор, сделанный сегодня, может оказать существенное влияние на спрос на энергию завтра. Каждый новый дом, офисное здание и фабрика — это возможность вложить долгосрочные инвестиции в энергоэффективность и добиться экономии энергии и затрат.

    Рассматривая национальную экономику, Международное энергетическое агентство (МЭА) подсчитало, что с 2010 года страны по всему миру потребляют меньше энергии для производства большей ценности. Другими словами, потребление энергии ниже благодаря эффективности, а валовой внутренний продукт (ВВП) вырос. В результате хорошие новости для развивающихся стран, которые растут, заключаются в том, что энергоэффективность — это не дополнительные расходы, а инструмент для создания более продуктивного рынка.

    В качестве примера энергетической политики в условиях быстрорастущей экономики Индонезия использовала свою Национальную энергетическую политику 2014 г. и Национальный энергетический план 2017 г. для осуществления масштабных межотраслевых сокращений потребления энергии. По оценкам МЭА, если к 2025 году Индонезия достигнет своей цели по экономии энергии в среднем на 17% в промышленности, на транспорте, в жилом секторе и сфере услуг, она избежит строительства эквивалента 20 угольных электростанций или инвестиционных затрат в размере 10 миллиардов долларов.

    Точно так же растущая экономика Китая и недавние финансовые успехи частично связаны с повышением энергоэффективности в его промышленном секторе. В цементной, сталелитейной и алюминиевой промышленности энергоемкость улучшилась на 21 процент в период с 2010 по 2014 год. За это время экономия энергии в 11 отраслях составила почти 15 миллионов долларов США. Китай также укрепил свою экономику за это время за счет сокращения импорта энергоресурсов. Экономия от сокращения импорта в 2015 году снизилась на 10 миллиардов долларов США.

    Взаимосвязь между энергоэффективностью, рабочими местами и благосостоянием потребителей

    В большинстве случаев инвестиции в энергетическую инфраструктуру вызывают волновой эффект во всей экономике. Тем не менее, инвестиции в энергоэффективность создают больше рабочих мест на каждый вложенный доллар, чем традиционные инвестиции в энергетику обеспечивают . Эффективность также создает больше рабочих мест в национальной экономике, в то время как рабочие места в сфере энергоснабжения и инвестиционные доллары часто утекают за пределы страны на глобальные энергетические рынки.

    Инвесторы часто рекламируют впечатляющие прогнозы роста числа рабочих мест, связанные со строительством новых мощностей по выработке электроэнергии, однако еще больший рост числа рабочих мест может быть результатом инвестирования эквивалентной суммы в повышение энергоэффективности. МЭА сообщило, что в Китае, где в 2016 году было больше энергосервисных компаний (ЭСКО), чем в любой другой стране, в том году было занято 652 000 человек.

    Энергоэффективность создает три типа рабочих мест, каждая из которых представляет расширенный уровень экономического воздействия:

    Три типа рабочих мест, созданных энергоэффективностью
    Прямая работа
    Прямые рабочие места являются результатом инвестиций в энергоэффективность. Например, когда фирма или государственное учреждение заключает контракт с энергосервисной компанией на установку и обслуживание энергоэффективных технологий, ЭСКО набирает и нанимает необходимых работников. В Соединенных Штатах почти половина из более чем 2 миллионов рабочих мест в области энергоэффективности связана с установкой и обслуживанием эффективного оборудования для отопления и охлаждения.
    Косвенные работы
    Инвестиции в повышение эффективности также создают косвенные рабочие места в соответствующих цепочках поставок и услуг. Например, предприятиям, поставляющим строительные материалы или производящим или распространяющим энергосберегающую продукцию, возможно, придется создать новые рабочие места, чтобы удовлетворить более высокий спрос. Даже когда энергоэффективные продукты производятся за пределами страны и импортируются, рост рабочих мест все равно может происходить по всей цепочке поставок, поскольку товары перемещаются от производителя к дистрибьютору, розничному продавцу и конечному потребителю.
    Индуцированные задания
    Когда работники, нанятые на новую прямую или косвенную работу, тратят свой доход на товары и услуги в местной экономике, в ответ открываются индуцированные рабочие места. Аналогичным образом, индуцированные рабочие места создаются, когда потребители экономят деньги на счетах за электроэнергию и тратят их на другие приоритеты, такие как образование, еда, медицина или второстепенные товары и услуги. Экономисты регулярно отмечают такие эффекты «перекрестной эластичности», когда цены на энергоносители падают, а розничные продажи соответственно растут.

    Инвестиции в энергоэффективность также со временем влияют на занятость. В краткосрочной перспективе деньги, потраченные на повышение энергоэффективности, стимулируют прямое, косвенное и индуцированное создание рабочих мест в трудоемких отраслях, таких как строительство, подрядные работы, техническое обслуживание и проектирование. В долгосрочной перспективе потребители возвращают деньги, которые они сэкономили за счет сокращения счетов за электроэнергию, а предприятия реинвестируют свои полученные доходы. Это повторное вливание капитала имеет эффект экономического мультипликатора, точно так же, как расходы новых рабочих, нанятых на прямые и косвенные рабочие места. Фактически, большинство рабочих мест, созданных в рамках программ повышения энергоэффективности, приходится на эту область, расположенную ниже по течению.

    Энергоэффективность и рост числа рабочих мест Пример

    В пригороде Кейптауна, Южная Африка, проект энергоэффективного жилья Куяса для малоимущих продемонстрировал, как мероприятия по повышению энергоэффективности в сообществах с низкими доходами могут помочь смягчить сложные проблемы, такие как бедность, безработица, и отсутствие экологической устойчивости.

    В период с 1999 по 2010 год инвестиции Kuyasa в повышение эффективности позволили сократить потребление энергии на 155 млн кВтч и выбросы CO 2 на 135 187 тонн. В то же время эти мероприятия по повышению эффективности привели к созданию отрасли, охватывающей солнечные водонагреватели, потолочную изоляцию и компактные люминесцентные лампы (КЛЛ). Бюджет проекта Kuyasa составлял 4,67 миллиона долларов США, и в конечном итоге он был зарегистрирован в Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата (РКИК ООН) как первый проект Механизма чистого развития (CDM) в Южной Африке.

    В рамках проекта Kuyasa был проведен ряд модернизаций жилья для малоимущих с целью улучшения тепловых характеристик. В рамках проекта также было предусмотрено энергоэффективное освещение, повышена эффективность нагрева воды за счет солнечных водонагревателей и улучшена тепловая эффективность за счет установки изолированных потолков. Каждая жилая единица, включенная в проект, получила два КЛЛ, солнечный водонагреватель с площадью коллектора 1,4 квадратных метра (15,07 квадратных футов) и бак для хранения горячей воды на 100 литров (22,7 галлона). Хотя проект покрывал большую часть затрат на оборудование и установку, участвующие домохозяйства вносили небольшие ежемесячные платежи, чтобы поддержать свое право собственности на модернизацию.

    Для поддержки местной экономики южноафриканским подрядчикам было предложено подать заявку на участие в программе. Отобранные подрядчики вместе с другими местными жителями прошли обучение по установке утепленных потолков, солнечных водонагревателей и компактных люминесцентных ламп.

    К 2010 г. была завершена модернизация 2309 домов в Куясе с целью повышения энергоэффективности, и проект создал 87 рабочих мест для местных жителей. Дальнейшие оценки показали, что почти половина жителей Куясы, прошедших обучение техническим навыкам в ходе этого проекта, получили работу на полный рабочий день или возможности для бизнеса за пределами сообщества. Кроме того, все жители, участвовавшие в программе, сообщили об экономии средств, расчетное устойчивое увеличение дохода домохозяйства зимой составило 21 доллар США в месяц. Только экономия электроэнергии составила примерно 7 долларов США в месяц.

    Энергоэффективность и энергоснабжение Пример

    Коммунальные предприятия (и их клиенты) получают ряд преимуществ от реализации программ энергоэффективности. Например, коммунальные предприятия, инвестирующие в повышение энергоэффективности, избегают затрат, связанных с производством большего количества энергии, включая затраты на строительство новых генерирующих мощностей, а также сетей передачи и распределения. Когда удается избежать расширения энергосистемы, коммунальные предприятия также предотвращают потенциальные затраты на смягчение воздействия на окружающую среду и уязвимые группы населения. Добавление генерирующих мощностей сопряжено с риском того, что новые клиенты и растущий спрос со временем покроют инвестиции коммунального предприятия и принесут доход. Стремление к повышению эффективности и снижение спроса не сопряжено с этим риском, и им можно управлять, чтобы улучшить отношения с клиентами и сэкономить деньги на коммунальных услугах.

    Энергоэффективность снижает электрическую нагрузку в определенных местах. Коммунальные предприятия могут избегать создания или модернизации передающей и распределительной инфраструктуры в этих районах. Экономия средств может быть значительной. На приведенном ниже графике показано, как ежегодные предотвращенные затраты в США могут достигать 200 долларов США за киловатт. Как правило, энергоэффективность является наименее дорогостоящим ресурсом, доступным коммунальным предприятиям, и энергоэффективность может использоваться в качестве альтернативы строительству новых электростанций или отсрочке инвестиций в передачу и распределение.

    По данным Управления энергетической информации США (EIA), дополнительным препятствием для постоянного расширения мощностей является рост стоимости строительства новых электростанций (см. график ниже). Более высокие капитальные и другие затраты означают, что программы повышения энергоэффективности, снижающие пиковый спрос и повышающие надежность сети, могут обеспечить значительную экономию (или предотвращение затрат) для коммунальных систем. Например, в 36 американских компаниях, рассмотренных в исследовании, цитируемом в отчете ACEEE, некоторые компании сэкономили до 171 доллара США за киловатт в год, при этом средние затраты на передачу и распределение электроэнергии, которых удалось избежать, составили 48,37 долларов США в течение трех лет.

    Средние национальные индексы стоимости строительства генерации.

    WRA (2014 г.). Индекс Хэнди-Уитмена затрат на строительство коммунальных служб. Бюллетень 180;
    Бюро экономического анализа США (2015 г.). Текущий и реальный ВВП.

    Предприятие или юрисдикция 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
    Избегаемые T&D ($/кВт-год)

    200 долларов

    $150

    100 долларов

    50 долларов

    0,00 $ 0,00 $ 0,00 $ $0,00 $0,00 $0,00 12,14 $ 12,23 $ 19,17 $ 27,68 $ 28,40 $ 28,87 $ 30,69 $ 32,24 $ 33,15 $ 33,20 $ 41,24 $ 42,00 $ 42,63 $ 47,82 $ 48,16 $ 51,86 $ 52,25 $ 52,64 $ 52,64 $ 52,64 $ 53,17 $ 53,49 $ 55,43 $ 65,59 $ 70,05 $ 73,32 $ 75,57 $ 79,12 $ 79,12 $ 89,79 $ 98,35 $ 100,00 $ 102,29 $ 107,00 $ 120,52 $ 158,15 $ 173,79 $ 200,01 $

    Обзор значений избегаемых затрат на передачу и распределение (T&D). Каждая полоса на графике представляет собой предотвращенную стоимость T&D для конкретной компании или коммунального предприятия.

    ACEE (2015 г.). Выгода для всех: практика и рекомендации по преимуществам энергосбережения для инженерных систем (PDF, 1,1 МБ).

    Экономические выгоды. Многочисленные преимущества энергоэффективности. Анализ

    МЭА (2019 г.), Многочисленные преимущества энергоэффективности , МЭА, Париж https://www.iea.org/reports/multiple-benefits-of-energy-efficiency

    • Поделиться в Твиттере Твиттер
    • Поделиться на Facebook Facebook
    • Поделиться в LinkedIn LinkedIn
    • Поделиться по электронной почте Электронная почта
    • Выложить в печать Печать

    Многочисленные преимущества энергоэффективностиМножественные преимущества энергоэффективности

    Эффективное с точки зрения затрат повышение энергоэффективности может иметь положительные макроэкономические последствия, стимулируя экономическую активность и часто приводя к увеличению занятости. Энергоэффективность снижает количество энергии, необходимой для предоставления услуг, таких как мобильность, освещение, отопление и охлаждение. Снижение стоимости энергетических услуг высвобождает ресурсы для домашних хозяйств, предприятий и правительств.

    Макроэкономическая оценка является основной отраслью экономического анализа, которая за многие годы накопила большой объем знаний и фактических данных; тем не менее влияние политики энергоэффективности на макроэкономические показатели все еще нуждается в лучшем понимании и систематическом измерении. Повышение энергоэффективности может принести пользу всей экономике, оказывая прямое и косвенное воздействие на экономическую деятельность (измеряемую через валовой внутренний продукт [ВВП]), занятость, торговый баланс и цены на энергоносители.

    Традиционная взаимосвязь между энергией и экономическим ростом затрудняет измерение повышения эффективности

    В 2017 году Европейская комиссия смоделировала четыре различных сценария, в которых оцениваются повышенные цели для цели ЕС по энергоэффективности на 2030 год. В анализе оценивается влияние повышения энергоэффективности на различных уровнях амбиций к 2030 году по сравнению с базовым уровнем 2007 года. С точки зрения воздействия на ВВП, каждый смоделированный сценарий привел к положительным изменениям: от увеличения ВВП на 0,1% в наименее амбициозном сценарии до увеличения на 2,0% в наиболее амбициозном сценарии повышения энергоэффективности.1

    Потенциальное положительное влияние энергоэффективности на ВВП

    Энергоэффективность может стимулировать создание рабочих мест. Недавнее исследование, оценивающее влияние Директивы ЕС по экодизайну, предполагает, что меры по повышению эффективности, разработанные в рамках этой директивы, приведут к созданию 0,8 млн дополнительных рабочих мест к 2020 году2. Кроме того, рынок энергетических услуг является дополнительным источником занятости. Энергосервисные компании (ЭСКО), с которыми заключены контракты на предоставление клиентам преимуществ в области энергоэффективности на постоянной основе, и энергетические компании, которые обязаны обеспечивать энергоэффективность директивными органами, являются двумя основными игроками в этом секторе, в котором работает более 1 миллиона человек во всем мире. .

    Работа в ЭСКО в Китае, США и Европейском Союзе (2016 г.)3

    Рабочие места в области энергоэффективности и влияние на занятость
    Регион Работа в ЭСКО

    Китай

    652 000

    США

    387 000

    Европейский Союз

    100 000

    В двух недавних исследованиях рассматривается влияние корпоративных стандартов средней эффективности использования топлива (CAFE) на занятость в автомобильной промышленности США. По их оценкам, почти 500 000 сотрудников работают над компонентами, повышающими топливную экономичность транспортных средств, из общего числа 1,1 миллиона работников в секторе комплектующих4, и что 288 000 сотрудников работают с автомобильными компонентами и технологиями, способствующими улучшению расхода топлива. эффективность.3

    Стандарты экономии топлива и занятость

    Производительность сотрудников в значительной степени зависит от физической рабочей среды, в частности от температуры, качества воздуха и освещения. Меры по повышению энергоэффективности могут положительно повлиять на каждую из этих категорий. Более здоровая и комфортная рабочая среда повышает производительность и снижает количество прогулов сотрудников. Исследование, проведенное Министерством труда США, показало, что в частном секторе уровень прогулов сотрудников ежегодно составляет 3% (62,4 часа в год), а в государственном секторе — 4% (83 часа). В финансовом отношении работодатель может потерять до 2 500 долларов США на одного работника в год. В организации с 50 сотрудниками это может означать убыток более 125 000 долларов США.5

    Энергоэффективность и производительность труда во всех секторах

    В промышленном секторе может быть сложно подсчитать долю промышленных работников, занимающихся производством эффективного продукта, такого как гибридный автомобиль или эффективный холодильник. В производстве неэффективных автомобилей и холодильников может быть задействовано столько же рабочих, сколько и в производстве эффективных. Кроме того, человек, занимающийся сборкой гибридной трансмиссии, занимается действительно эффективной работой, в то время как человек, устанавливающий ремни безопасности в гибридный автомобиль, возможно, работает в автомобильной промышленности и не имеет прямого отношения к энергоэффективности.

    В некоторых случаях переход на более эффективные продукты может инициировать производственные изменения, снижающие трудоемкость. Это относится к светодиодному (LED) освещению, для которого требуется меньше сотрудников для производства продуктов, каждый из которых служит намного дольше, чем их предшественники.

    Инвестиции в эффективность создают рабочие места в производстве, особенно в краткосрочной перспективе
    Примечания и ссылки
    1. Европейская комиссия, 2017 г.

    2. ВХК 2016

    3. МЭА, 2017

    4. Министерство энергетики США, 2017 г.

    5. Ярко-зеленый Terrapin, 2012 г.

    Европейская комиссия, 2017 г.

    ВХК 2016

    Министерство энергетики США, 2017 г.

    Террапин ярко-зеленый, 2012 г.

    Потребление энергии и контроль загрязнения с точки зрения промышленной экономической деятельности: эмпирическое исследование прибрежных провинций Китая

    Введение

    Поскольку электроснабжение Китая в основном связано с производством электроэнергии на ископаемом топливе, с 2014 года Китай активно продвигает внедрение Ultra- Проекты по низкому уровню выбросов и энергетическому диалогу на его прибрежных электростанциях с целью эффективного сокращения загрязнения окружающей среды (Ванг и Ли, 2019 г.).; Чжан и др., 2021а; Лей Чжан и др., 2022). Были введены более строгие стандарты энергоэффективности и защиты окружающей среды, а концентрация загрязняющих веществ в выбросах от вновь строящихся энергоблоков должна в основном соответствовать предельным значениям выбросов для газотурбинных установок с упором на разработку технологий чистого сжигания (Han et al. , 2018). ; Zhang et al., 2021b; Yansong Zhang et al., 2022). Например, применение технологии производства электроэнергии с комбинированным циклом с псевдоожиженным слоем под давлением (PFBC), технологии производства электроэнергии с комбинированным циклом комплексной газификации угля (IGCC) и высокоэффективной ультрасверхкритической (USC) технологии производства электроэнергии на угольном топливе, а также технология производства электроэнергии на основе сопряжения. на угольных генераторах и т. д. (Qian et al., 2021; Wei et al., 2021). И другие различные типы мазутных установок, находящихся в эксплуатации, будут обеспечивать преобразование со сверхнизким уровнем выбросов, например, добавление устройств десульфурации, денитрации и удаления пыли и других технических средств на исходную установку для сокращения выбросов промышленных загрязнителей, таких как сточные воды и диоксид серы. Но некоторые ученые отметили, что производство тепла, вызванное нежелательной выработкой (например, выбросами от судов) в портовом городе, по-прежнему заметно (Rezaei et al. , 2019).; Грегорис и др., 2021 г.; Чен и др., 2022).

    Выбросы диоксида серы и оксида азота в результате сжигания судового топлива являются основными загрязнителями воздуха в портовых городах. Наиболее часто используемое судовое топливо включает легкое дизельное топливо, тяжелое дизельное топливо, мазут и мазут. К конкретным относятся: дизельное топливо 0#, дизельное топливо −10#, тяжелая древесина 20#, мазут 4#, мазут 120#, мазут 180#, мазут 380# (Кондрашева и др., 2018; Фанг и др., 2021). ; Цзин Чен и др., 2021). В зависимости от тоннажа корабля (размера и типа используемого двигателя) разным кораблям требуется разное судовое топливо. В Шанхае, например, выбросы двуокиси серы и оксидов азота с судов составили 12,4% и 11,6% от общих местных выбросов в 2012 г., в то время как эти цифры выросли до 25,7% и 29%.0,4% в 2015 году, соответственно, по данным Шанхайского центра мониторинга окружающей среды. Данные Департамента охраны окружающей среды Гонконга показали, что в 2016 г. на долю судов приходилось 49 % выбросов двуокиси серы, 37 % оксидов азота, 38 % выбросов PM10 и 44 % выбросов PM2,5 (Chen et al. , 2019; Ma et al. ., 2022; Ян и др., 2022). Следовательно, необходимо оценить нежелательный выход энергопотребления в прибрежной зоне.

    В этом исследовании электроснабжение анализируется с точки зрения электроснабжения и теплоснабжения, и для обсуждения используется экономическая модель. В отличие от предыдущей традиционной модели эффективности, деятельность по потреблению энергии в прибрежных районах представляет собой экономическое поведение, которое оказывает как положительное влияние на экономическое производство, так и отрицательное воздействие на охрану окружающей среды. Если в процессе анализа не учитывать выходное значение загрязнения, образующегося в результате деятельности по потреблению энергии, в оценке будет ошибка. Исходя из вышеизложенного, в данной статье исследуется ситуация с потреблением энергии и загрязнением окружающей среды в прибрежных городах. С точки зрения нежелательного выпуска, в этой статье обсуждается эффективность производства в городах в провинциях Фуцзянь, Чжэцзян и Цзянсу в Китае. На основе оценки эффективности выпуска в дальнейшем применяется индекс производительности Малмквиста для обсуждения корреляции между выпуском и производительностью.

    Обзор литературы

    Такие модели, как модель Тобита, пространственная модель Дурбина, панельная оценка GMM и множественный регрессионный анализ, часто используются для оценки механизма воздействия промышленной экологической эффективности (Emrouznejad and Yang, 2016; Yang and Li, 2017; Young and Липтак, 2018 г.; Чжан и др., 2020 г.; Сунари Магар и др., 2021 г.). Например, Ван и др. (2019), Ханафия и др. (2017), Цю и соавт. (2022a) использовали модель Тобита для проведения регрессионного анализа и изучения взаимосвязи между экономическим ростом, потреблением энергии и промышленной экологической устойчивостью. Цю и др. (2022b), Quan et al. (2022), Мяо и др. (2020) изучает влияние энергопотребления и загрязнения окружающей среды на эффективность технологических инноваций промышленных предприятий с использованием модели GMM на основе панельных данных промышленных предприятий в 30 провинциях Китая. Такие ученые, как Zhang et al. (2021c), Хан и др. (2019) и Зиа и соавт. (2021) использовали пространственную модель Дурбина и метод множественного регрессионного анализа для изучения механизма влияния промышленного переноса и факторов регулирования окружающей среды на промышленную энергетику и экологическую эффективность провинций Китая. Ван и Луо (2022), Ченг и др. (2019) использовали данные о городских агломерациях в дельте реки Янцзы на уровне префектур за период с 2003 по 2016 год и пространственную модель Тобит для рассмотрения эффекта пространственного распространения. Дальнейший регрессионный анализ показал, что структура промышленности, экологическое регулирование и уровень инноваций положительно коррелируют с затратами на промышленные технологии. Однако прямые иностранные инвестиции не способствуют росту стоимости промышленных технологий (Teng et al., 2021; Wang et al., 2022; Wu et al., 2021). Популярность этих исследований приводит к увеличению числа исследований по измерению промышленной экологической эффективности. Исследование в основном включает построение системы индексов и выбор модели измерения (Yin et al., 2021; Lirong Yin et al., 2022). В некоторых исследованиях капиталовложения и потребление различных ресурсов используются в качестве входных индексов, а стоимость валовой экономической продукции — в качестве выходных индексов для построения системы индексов эффективности промышленных ресурсов и окружающей среды (Alvarado et al., 2018). Например, Шахбаз и др. (2021) в качестве входных показателей выбраны общие инвестиции в энергию и использование энергетических ресурсов. Такие ученые, как Zakari et al. (2021) и выбрать потребление энергии, затраты капитала и труда в качестве индекса затрат промышленных секторов и общую стоимость промышленного производства в качестве индекса выпуска промышленных секторов, чтобы изучить энергоэффективность промышленных секторов Китая. Важно отметить, что в большинстве исследований промышленные выбросы загрязняющих веществ добавляются к нежелательным результатам, что делает измерение эффективности более научным и обоснованным. Например, Emrouznejad et al. (2019) проанализировал обрабатывающую промышленность Китая, используя сокращение выбросов углерода как непреднамеренный результат, чтобы сохранить индекс производительности и одновременно сократить выбросы углерода. Хан и др. (2021) не только добавляет промышленные сточные воды и SO 2 , но также добавляет промышленную сажу и выбросы промышленных отходов в качестве нежелательных результатов, чтобы рассчитать значение региональной промышленной экологической эффективности Китая. Тем не менее, эти текущие исследования, как правило, сосредоточены на общей ситуации в стране и редко делают классификационные суждения по регионам, и редко изучают ситуацию в городах, где порты являются ведущей отраслью. Потому что теоретически ситуация в прибрежных портовых городах может быть более важной из-за наличия таких сильно загрязняющих окружающую среду отраслей, как судоходство.

    Что касается оценки промышленных ресурсов и экологической эффективности, многие ученые в настоящее время используют метод экологического следа, стохастический пограничный анализ (SFA), метод жизненного цикла и модель разделения. Например, Цао и др. (2022), Биби и др. (2022), Чишти и др. (2021), Dagar et al. (2022), Chandel et al. (2022) использовали модель SFA для изучения энергоэффективности промышленных секторов на севере Индии. Однако метод анализа оболочки данных (DEA) все чаще используется для измерения эффективности промышленных ресурсов и окружающей среды. Ранние эксперты и ученые в основном измеряли эффективность на основе моделей CCR и BCC. В 1978, Чарнз, Купер и Род выдвинули первую модель DEA — модель CCR. Затем Бэнкер, Чарнс и Купер предложили еще одну базовую форму модели DEA — модель BCC. Модель DEA не нуждается ни в каком субъективном введении в действие значительных и малых затрат, ни в задании производственной функции заранее, и может одновременно измерять эффективность нескольких единиц, принимающих решения, одного и того же типа. Такие ученые, как Годил и др. (2022), Ислам и др. (2021), Цзэн и др. (2019), Yang and Zhu (2022) использовали традиционную модель CCR-BCC для расчета энергоэффективности пяти стран Центральной Азии и Экономического пояса реки Янцзы соответственно. В настоящее время для измерения часто используются улучшенная модель DEA-SBM или суперэффективная модель DEA и другие методы. Мухаммад и Хан (2022 г.), Орьяни и др. (2021), Oryani et al. (2022), Цинь и др. (2021), Рехман и др. (2022), Юфэн Чен и др. (2021) рассчитывают значения промышленной энергоэффективности и промышленной экологической эффективности 30 провинций и регионов Китая в разные годы путем построения модели SBM. Ни Ни Инь и др. (2022) оценили промышленную энергоэффективность районов вдоль «Пояса и пути» в Китае, используя модель SBM, содержащую непредвиденные результаты. Например, Ян и др. (2020) приняли во внимание нежелательные результаты в судоходной отрасли и провели эмпирический анализ 25 провинций с использованием простого линейного программирования. В этом исследовании, когда метод линейного программирования используется для измерения эффективности, цель рассмотрения нежелательного результата состоит в том, чтобы приблизиться к реальной эффективности. Более того, Cecchini et al. (2018), Закари и др. (2021), Чжан и др. (2021d), Zia et al. (2021), Weimin et al. (2022) использовали модель анализа оболочки данных (DEA) для обсуждения эффективности, включая нежелательные результаты. После включения нежелательных результатов полученное значение эффективности будет ниже, чем значение эффективности, оцененное традиционным способом, что указывает на то, что если в эмпирической оценке игнорировать явление нежелательных результатов, оценка эффективности будет ошибочной. Затем он влияет на оценку входной и производственной стратегии поведения объекта. Гао и др. (2021) измерили общую энергоэффективность зеленого фактора и влияние городских агломераций в дельте реки Янцзы. Эмпирические результаты показывают, что в условиях экологического регулирования избыточные выбросы загрязняющих веществ приводили к снижению темпов роста энергетической и технической эффективности. Они считают, что игнорирование совершенствования устойчивых технологий привело к снижению темпов роста прогресса энергетических технологий. И кумулятивные темпы роста технической эффективности, ВВП, выбросов выхлопных газов на единицу ВВП и потребления энергии имеют разную степень влияния на энергоэффективность. Чжао и др. (2020) использовали метод DEA и методы пространственного распространения, чтобы показать уровень инфраструктуры и промышленную эффективность городов в районе дельты Жемчужной реки в Китае. Результаты показывают, что региональная инфраструктура оказывает значительное влияние на продвижение и пространственное распространение на эффективность промышленности. Однако существуют значительные различия в воздействии различных инфраструктур между тремя регионами. В целом, в настоящее время существует много литературы по экологической эффективности, но исследования экологической эффективности в прибрежных районах относительно редки. В этой статье метод DEA используется для выявления разницы в эффективности между прибрежными районами в сочетании с практической ситуацией в прибрежных районах Китая, что дает ориентир для повышения экологической эффективности Китая.

    Материалы и методы

    Анализ оболочки данных (DEA) в основном строит непараметрическую ломаную поверхность и границу из наблюдаемых данных способом линейного программирования. Соответственно рассчитывается относительная эффективность каждой требуемой выборки оценки по сравнению с этой границей. Традиционно наблюдаемые данные строятся в виде непараметрической ломаной поверхности и границы методом линейного программирования, и сравнивается относительная эффективность между выборками. В категории производственной деятельности имеется I производителей, и каждый производитель имеет n ресурсов для осуществления производственной деятельности и производства конечного продукта M. Для i -й производитель, эти выходные и входные данные могут быть представлены векторами qi и xi соответственно. Где N×I и M×I представляют входную матрицу X и выходную матрицу Q соответственно. DEA выполняет математическое планирование для сравнения всех результатов и затрат каждого производителя, используя модель коэффициента производительности. Следовательно, модель оценки представляет собой векторную форму, выраженную в следующем уравнении. 1:

    maxθ,λu′qi/v′qis.t.u′qj/v′qj≤1u,v≥0j=1,2,……….,I(1)

    Путем линейного программирования уравнения. 1, все производители решают найти наиболее благоприятный вес для распределения ресурсов каждого производителя. Вводя уравнение 1 в двойной шаблон, выходной направляющий шаблон уравнения. 2 можно получить:

    Maxθ,λθs.t.θqj≤Qλθxi≥Xλλ∈R+(2)

    Ур. 2 — наиболее часто используемый тип анализа дейтаграмм, где θ — скаляр. λ — постоянный вектор размерностью I × 1 . Полученное значение θ представляет собой эффективность производства i -го производителя, а значение θ находится в диапазоне от 0 до 1. Если оно равно 1, оно представляет собой точку на границе. Производитель определяется как эффективный оператор. Согласно уравнению 2, количество исследуемых образцов (например, I образцов) определяется для решения значений эффективности производства соответственно.

    Принимая во внимание существование нежелательных результатов в реальности, если уравнение оценки все еще оценивается в соответствии с формулой. 2, можно неправильно оценить результат эффективности нежелательных выходов. Следовательно, нам нужно отличить выход Q от желаемого выхода Q и от нежелательного выхода B . Чтобы отличить его от λ уравнения. 2 мы предполагаем, что учитываются постоянный вектор ϑ, желаемый выходной вектор OQ и нежелательное выходное значение OB. Где OQ+OB=Y указывает, что общий вывод представляет собой вектор суммы желаемого выходного значения и нежелательного выходного значения. Следовательно, уравнение 2 расширен до уравнения. 3 следующим образом:

    Max Scores.t Xϑ+Scoresgx≤xkQϑ−ScoresOQ≥yk,Bϑ−ScoresOB≥bk,ϑ≥0(3)

    Где производство может быть установлено как:

    S={(x,y)| x≥Xϑ,y≤Qϑ,b≥Bϑ}(4)

    Ур. 4 показывает, что в случае данного желаемого и нежелательного значения выпуска производственное поведение должно взвешивать пропорцию двух, чтобы найти оптимальный результат эффективности. Наконец, с помощью линейного программирования можно сделать вывод: 5 – относительное соотношение значений эффективности в каждом периоде. Когда значение меньше 1, это означает, что производительность увеличивается по сравнению с предыдущим периодом; когда значение больше 1, это означает, что производительность снижается по сравнению с предыдущим периодом. Эмпирические данные в этой статье взяты из Статистического ежегодника китайских городов, регулярно публикуемого Департаментом городского социально-экономического обследования Национального бюро статистики с 2015 по 2020 год, который включает статистические данные о городском строительстве и другие аспекты 656 города (включая города уровня префектуры и выше и города уездного уровня) в Китае. В настоящем исследовании мы использовали данные 33 прибрежных городов в провинциях Фуцзянь, Чжэцзян и Цзянсу, выявленные ежегодником с 2015 по 2019 год.. При выборе переменных переменные экономической деятельности были взяты в качестве выходных переменных городского ВВП (единица измерения: млн юаней), PM2,5 (среднегодовая концентрация мелких взвешенных частиц размером 2,5 микрона) и двуокиси серы (единица измерения: тонна). среди которых PM2,5 и диоксид серы были нежелательными выбросами. Во-вторых, входными переменными являются сотрудники (единица измерения: 10 000 человек), промышленное потребление электроэнергии (единица измерения: 10 000 кВтч) и инвестиции в основной капитал (единица измерения: млн юаней, за исключением сельскохозяйственной продукции). Кроме того, чтобы проанализировать влияние экологического руководства и экономических условий на эффективность производства, мы также рассматриваем доход на душу населения в городах и бюджетные расходы на охрану окружающей среды. Описание соответствующих переменных сведено в Таблицу 1.

    ТАБЛИЦА 1 . Определение переменных и описательная статистика.

    Результаты

    Согласно оценочным результатам уравнений 2, 3, мы можем получить эффективность производства каждого города с 2015 по 2019 год с учетом загрязнения окружающей среды. В таблице 2 приведены значения эффективности производства в каждой провинции по годам и по провинциям. Во-первых, можно обнаружить, что по провинциям, принимая во внимание нежелательные выбросы PM2,5 и диоксида серы, образующиеся при промышленном отоплении, провинция Цзянсу имеет самую высокую эффективность производства, за ней следует провинция Фуцзянь, а провинция Чжэцзян имеет самую низкую. Например, с точки зрения годовых изменений эффективность производства всех образцов имела тенденцию сначала к снижению (2015–2017 гг.), а затем к росту (2018 и 2019 гг.).). Эмпирические результаты показывают, что с течением времени эффективность производства прибрежных городов Китая с годами в целом улучшилась.

    ТАБЛИЦА 2 . Результаты оценки эффективности производства.

    Таблица 3 сопоставляет изменения производительности по годам в соответствии с уравнением. 4. Как видно из рисунка, показатель продуктивности меньше 1 означает снижение производительности по отношению к предыдущему периоду, а показатель продуктивности больше 1 означает рост производительности по отношению к предыдущему периоду. Можно обнаружить, что показатель производительности демонстрировал тенденцию к снижению с 2015 по 2017 год и тенденцию к росту с 2018 по 2019 год.. Результаты в Таблице 3 согласуются с данными в Таблице 2. Такие результаты оценки показывают, что производительность промышленной экономической деятельности в городах сначала снижается, а затем повышается, принимая во внимание объем производства, генерируемый электроотоплением, и проблемы загрязнения.

    ТАБЛИЦА 3 . Производительность меняется.

    На Рисунке 1 дополнительно показаны изменения в каждом регионе в Таблице 3. Можно обнаружить, что, хотя провинция Цзянсу в целом имеет наилучшие показатели эффективности производства, с точки зрения изменения производительности провинция Фуцзянь имеет наилучшее изменение производительности на в целом, демонстрируя рост с 2017 года. Одной из возможных причин тенденции к снижению, а затем тенденции к росту является то, что Китай с 2014 года активно продвигает реализацию проектов реконструкции со сверхнизким уровнем выбросов и энергосбережения в отечественной электроэнергетике. По нашему мнению, это свидетельствует о том, что в результате корректировки тепловой политики местные отрасли сначала столкнулись с болезненным периодом и этапом трансформации способа производства, а эффективность снизилась в течение 2015–2017 гг. После завершения этапа преобразования общая эффективность и производительность постепенно улучшались. Это доказывает, что продвижение политики повысило эффективность производственных затрат, и это изменение привело к сдерживанию загрязнения окружающей среды при сохранении производственных мощностей.

    РИСУНОК 1 . Производительность меняется с годами.

    Заключение

    Путем рассмотрения нежелательного объема производства в этой статье исследуется эффективность производства в 33 китайских прибрежных городах, в которых преобладала прибрежная промышленность и судостроительная промышленность, с 2014 по 2019 год с учетом нежелательного объема производства. Учитывая нежелательное загрязнение воздуха, возникающее в результате промышленного энергопотребления, провинция Фуцзянь имеет самую высокую эффективность производства, за ней следует провинция Цзянсу, а провинция Чжэцзян имеет самую низкую. С точки зрения ежегодных изменений эффективность производства в прибрежных городах демонстрировала изменяющуюся тенденцию сначала к снижению (2015–2017 гг.), а затем к росту (2018–2019 гг.).), отражая регулирование теплового производства, и уровень ввода достиг определенного баланса, что способствует повышению эффективности.

    В соответствии с политикой Национального управления энергетики Китая, государство сформулировало ряд вспомогательных политик, таких как цены на электроэнергию, выработка электроэнергии и плата за сточные воды, чтобы мобилизовать энтузиазм для обновления судоходства и прибрежной промышленности. . В настоящее время Китай платит 0,5 цента за электроэнергию и 1 цент за тепло для новых и действующих блоков, которые достигают сверхнизких уровней выбросов. Если концентрация загрязняющих веществ в сбросах более чем на 50% ниже пределов, установленных государственными или местными органами власти, должна осуществляться политика снижения вдвое платы за сброс загрязняющих веществ. Эмпирические результаты показывают, что эффективность сначала снижается, а затем увеличивается, что должно быть связано с корректировкой политики Китая в области электроэнергетики и теплоэнергетики в последние годы.

    Видно, что энергоемкими отраслями легко управлять и они дают быстрые результаты, и их можно направить через политику, такую ​​как цены на электроэнергию и отопление. В этой статье предполагается, что в будущем такие отрасли, как судоходство, должны продолжать лидировать в проведении преобразования со сверхнизким уровнем выбросов и значительно сокращать выбросы загрязнителей воздуха, что может не только способствовать контролю загрязнения воздуха, но и исследовать пути для других энергоемких отраслей, чтобы внедрить преобразование со сверхнизким уровнем выбросов в будущем, и способствовать продвижению более чистого термического сжигания в Китае. Эмпирические результаты этой статьи подтверждают, что продвижение политики, с одной стороны, улучшило значение эффективности уровня затрат экономического производства, а с другой стороны, продвижение политики охраны окружающей среды оказало положительное влияние на экономическую деятельность и устойчивое развитие окружающей среды в условиях попытка решить проблему загрязнения воздуха. Однако необходимо указать на ограничения данной статьи. Поскольку в этой статье основное внимание уделяется ситуации до COVID-19, будущие последующие исследования могут дополнительно включать сравнительные исследования до и после эпидемии (Emrouznejad and Yang, 2016; Sunari Magar et al., 2021; Yang and Li, 2017; Young and Lipták, 2018; Zhang et al., 2020). .

    Заявление о наличии данных

    Первоначальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору.

    Вклад авторов

    QL внес свой вклад в разработку концепции и дизайна исследования. Подготовка материала, сбор данных и анализ были выполнены QL, и QL прокомментировала предыдущие версии рукописи. QL прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.

    Благодарности

    Это исследование выражает благодарность рецензентам за комментарии.

    Конфликт интересов

    Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Примечание издателя

    Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций, издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

    Ссылки

    Альварадо Р., Понсе П., Криолло А., Кордова К. и Хан М. К. (2018). Ухудшение состояния окружающей среды и реальный объем производства на душу населения: новые данные на глобальном уровне с группировкой стран по уровню доходов. Дж. Чистый. Произв. 189, 13–20. doi:10.1016/j.jclepro.2018.04.064

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Биби М., Хан М. К., Шуджаат С., Годил Д. И., Шариф А. и Ансер М. К. (2022). Как драгоценные металлы и энергетические ресурсы взаимодействуют с запасами экологически чистой энергии? Свежий взгляд на новую технику ARDL. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 29 (5), 7424–7437. doi:10.1007/s11356-021-16262-7

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Цао Х., Хан М.К., Рехман А., Дагар В., Орьяни Б. и Танвир А. (2022). Влияние глобализации, институционального качества, экономического роста, потребления электроэнергии и возобновляемых источников энергии на выбросы углекислого газа в странах ОЭСР. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 29 (16), 24191–24202. doi:10.1007/s11356-021-17076-3

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    Чеккини Л., Венанци С., Пьерри А. и Чиорри М. (2018). Анализ экологической эффективности и оценка затрат на сокращение выбросов CO2 на молочных фермах в Умбрии (Италия): модель SBM-DEA с нежелательным результатом. Дж. Чистый. Произв. 197, 895–907. doi:10.1016/j.jclepro.2018.06.165

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Чандель, Р. Б. С., Хан, А., Ли, X., и Ся, X. (2022). Техническая эффективность на уровне фермы и определяющие факторы производства риса на индо-гангских равнинах: подход стохастической пограничной модели. Sustainability 14 (4), 2267. doi:10.3390/su14042267

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Чен Д., Тянь X., Ланг Дж., Чжоу Ю., Ли Ю., Го X. и др. (2019). Влияние выбросов судов на PM2. 5 и отложения азота и серы в дельте реки Янцзы, Китай. науч. Общая окружающая среда. 649, 1609–1619. doi:10.1016/j.scitotenv.2018.08.313

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Чен Ф., Акил М., Максуд М. Ф., Халид Н., Иршад М. К., Ибрагим М. и др. (2022). Снижение токсичности свинца у генотипов Vigna radiata с помощью наночастиц серебра. Окружающая среда. Загрязн. 308, 119606. doi:10.1016/j.envpol.2022.119606

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Ченг Ю., Шао Т., Лай Х., Шен М. и Ли Ю. (2019). Суммарная экоэффективность и влияющие на нее факторы в городской агломерации дельты реки Янцзы, Китай. Междунар. Дж. Окружающая среда. Рез. Public Health 16 (20), 3814. doi:10.3390/ijerph26203814

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Чишти М.З., Ахмад М., Рехман А. и Хан М.К. (2021). Пути смягчения последствий к устойчивому развитию: оценка влияния фискальной и денежно-кредитной политики на выбросы углерода в странах БРИКС. Дж. Чистый. Произв. 292, 126035. doi:10.1016/j.jclepro.2021.126035

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дагар В., Ахмед Ф., Вахид Ф., Бойнец Ш., Хан М. К. и Шейх С. (2022). Проверка гипотезы гавани загрязнения с участием прямых иностранных инвестиций и общего потребления энергии. Energies 15 (11), 4046. doi:10.3390/en15114046

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эмрузнежад, А., и Ян, Г.Л. (2016). Основа для измерения глобального индекса производительности Малмквиста-Люенбергера с выбросами CO2 в обрабатывающей промышленности Китая. Энергия 115, 840–856. doi:10.1016/j.energy.2016.09.032

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эмрузнеджад А. , Ян Г. Л. и Амин Г. Р. (2019). Новая обратная модель DEA с приложением для распределения квот на выбросы CO2 между различными регионами в обрабатывающей промышленности Китая. Дж. Опер. Рез. соц. 70 (7), 1079–1090.

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Фанг X., Ван К., Ван Дж., Сян Ю., Ву Ю. и Чжан Ю. (2021). Использование теории экстремальных значений для установления критериев питательных веществ в водах залива: тематическое исследование залива Сяншань. J. Hydrology 603, 127146. doi:10.1016/j.jhydrol.2021.127146

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гао Д., Ли Г. и Ли Ю. (2021). Сотрудничество правительств, рыночная интеграция и энергоэффективность в городских агломерациях — на основе квазиестественного эксперимента городского экономического координационного комитета в дельте реки Янцзы. Энергетика и окружающая среда. , 0958305С211047480. doi:10.1177/0958305X211047480

    CrossRef Full Text | Академия Google

    Годил Д. И., Сарват С., Хан М.К., Ашраф М.С., Шариф А. и Озтурк И. (2022). Как динамика цен на энергоресурсы и драгоценные металлы взаимодействует с традиционными и исламскими акциями: новый взгляд на динамический подход ARDL. Ресурс. Политика 75, 102470. doi:10.1016/j.resourpol.2021.102470

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Грегори Э., Морабито Э., Барбаро Э., Фелтракко М., Тоскано Г., Мерико Э. и др. (2021). Химическая характеристика и распределение источников аэрозоля с разделением по размеру в портовом городе Венеция (Италия). Атмос. Загрязн. Рез. 12, 261–271. doi:10.1016/j.apr.2020.11.007

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хан Л., Хань Б., Ши X., Су Б., Лев X. и Лей X. (2018). Конвергенция энергоэффективности в разных странах в контексте китайской инициативы «Один пояс, один путь». Заяв. Энергия 213, 112–122. doi:10.1016/j.apenergy.2018.01.030

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хан Ю., Чжан Ф. , Хуанг Л., Пэн К. и Ван Х. (2021). Способствует ли промышленная модернизация экологической эффективности? ─ Панельная оценка пространства на основе данных Китая. Energy Policy 154, 112286. doi:10.1016/j.enpol.2021.112286

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ханафия М., Абдулла Р., Азми Мурад М. А., Дин Дж. и Вахид Н. (2017). Требования к инфраструктуре для модели фабрики, основанной на опыте, в процессе разработки программного обеспечения в среде совместной работы. Акта Инф. малайцы. 1 (2), 09–10. doi:10.26480/aim.02.2017.09.10

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Ислам М., Хан М. К., Тарек М., Джехан Н. и Дагар В. (2021). Влияние глобализации, прямых иностранных инвестиций и энергопотребления на выбросы CO2 в Бангладеш: имеет ли значение институциональное качество? Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 28 (35), 48851–48871. doi:10.1007/s11356-021-13441-4

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Jing Chen, J. , Wang, Q., Huang, J., and Chen, X. (2021). Запрет мотоциклов и безопасность дорожного движения: данные квази-эксперимента в Чжэцзяне, Китай. Дж. Доп. трансп. 2021, 1–13. doi:10.1155/2021/7552180

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хан, М. К., Тенг, Дж. З., Хан, М. И., и Хан, М. О. (2019). Влияние глобализации, экономических факторов и энергопотребления на выбросы CO2 в Пакистане. Науч. общая окружающая среда. 688, 424–436. doi:10.1016/j.scitotenv.2019.06.065

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Кондрашева Н. К., Рудько В. А., Кондрашев Д. О., Габдулхаков Р. Р., Деркунский И. О., Коноплин Р. Р. (2018). Влияние давления замедленного коксования на выход и качество средних и тяжелых дистиллятов, используемых в качестве компонентов экологически чистых судовых топлив. Энергетическое топливо. 33 (1), 636–644. doi:10.1021/acs.energyfuels.8b03756

    Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Лэй Чжан, Л. , Хуан, М., Ли, М., Лу, С., Юань, X. и Ли, Дж. (2022). Экспериментальное исследование эволюции сети трещин и характеристик проницаемости битуминозного угля при повторяющемся горном воздействии. Нац. Ресурс. Рез. 31 (1), 463–486. doi:10.1007/s11053-021-09971-w

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Лиронг Инь Л., Ван Л., Хуанг В., Тянь Дж., Лю С., Ян Б. и др. (2022). Оценка дымки с использованием сверточных нейронных сетей. Атмосфера 13 (4), 522. doi:10.3390/atmos13040522

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ma, K., Hu, X., Yue, Z., Wang, Y., Yang, J., Zhao, H., et al. (2022). Регулировка напряжения с помощью электрического такси на основе динамической игровой стратегии. IEEE Trans. Вех. Технол. 71 (3), 2413–2426. doi:10.1109/TVT.2022.3141954

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Мяо, К.Л., Мэн, X.Н., Дуань, М.М., и Ву, X.Y. (2020). Энергопотребление, загрязнение окружающей среды и эффективность технологических инноваций: в качестве объекта эмпирического анализа взяты промышленные предприятия Китая. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 27 (27), 34147–34157. doi:10.1007/s11356-020-09537-y

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Мухаммад Б. и Хан М. К. (2022). Влияют ли институциональное качество и природные ресурсы на исходящие прямые иностранные инвестиции стран G7? Дж. Ноул. Экон. , 1–22. doi:10.1007/s13132-021-00866-y

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Ни Ни Инь, Н. Н., Ван, К. Л., Яо, З., Дин, Л. Л., и Мяо, З. (2022). Суммарная экологическая эффективность воздуха и влияющие на нее факторы в районах вдоль пояса и дороги в Китае: пространственная перспектива распространения. Энергетика и окружающая среда. 33 (4), 663–695. doi:10.1177/0958305×211015146

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Орьяни Б., Ку Ю., Резания С., Шафии А., Хан М. К. и Махдавиан С. М. (2021). Роль электроэнергетики и транспортного сектора в разработке стратегии зеленого роста в Иране. Energy 233, 121178. doi:10. 1016/j.energy.2021.121178

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Орьяни Б., Ку Ю., Шафи А., Резания С., Юнг Дж., Чой Х. и др. (2022). Неоднородные предпочтения в отношении электромобилей: данные из Ирана. Продлить. Энергия 181, 675–691. doi:10.1016/j.renene.2021.09.071

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Цянь, X., Бай, Ю., Хуан, В., Дай, Дж., Ли, X., и Ван, Ю. (2021). Применение нечеткой методики при выборе производства фотоэлектрической энергии и солнечной тепловой энергии в странах пояса и дороги. J. Energy Storage 41, 102865. doi:10.1016/j.est.2021.102865

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Цинь X., Годил Д. И., Хан М. К., Сарват С., Алам С. и Джанджуа Л. (2021). Исследование последствий COVID-19и расходы общественного здравоохранения на глобальные операции цепочки поставок: эмпирическое исследование. Опер. Управление Рез. , 1–13. doi:10.1007/s12063-020-00177-6

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Цю Л. , Хе Л., Лу Х. и Лян Д. (2022a). Потенциал аккумулирования гидроэлектроэнергии и его вклад в совместное развитие гибридных возобновляемых источников энергии: тематическое исследование на Цинхай-Тибетском плато. J. Аккумулятор энергии 51, 104447. doi:10.1016/j.est.2022.104447

    CrossRef Полный текст | Академия Google

    Цю Л., Хе Л., Лу Х. и Лян Д. (2022b). Систематический анализ потенциала централизованного совместного развития возобновляемых источников энергии на большой высоте: тематическое исследование на Цинхай-Тибетском плато. Преобразователи энергии. Управление 267, 115879. doi:10.1016/j.enconman.2022.115879

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Цюань, К., Лян, В., Ян, Д., и Лей, Дж. (2022). Влияние совместного действия природных и социальных факторов на атмосферный процесс гидрологического цикла во Внутренней Монголии, Китай. Городской климат. 41, 101043. doi:10.1016/j.uclim.2021.101043

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рехман А. , Ма Х., Хан М. К., Хан С. У., Муршед М., Ахмад Ф. и др. (2022). Асимметричное влияние урожайности сельскохозяйственных культур, использования сельскохозяйственных земель и потребления удобрений на выбросы углерода: пересмотр взаимосвязи карбонизации и сельскохозяйственной деятельности в Непале. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 29 (26), 39827–39837. doi:10.1007/s11356-022-18994-6

    Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Резаи А., Хассани Х., Фард Мусави С. Б. и Джаббари Н. (2019). Оценка содержания тяжелых металлов в джаджармском месторождении бокситов на северо-востоке Ирана с использованием индексов загрязнения окружающей среды. малайцы. Дж. Геоски. 3 (1), 12–20. doi:10.26480/mjg.01.2019.12.20

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Шахбаз М., Топчу Б. А., Сарыгюль С. С. и Во С. В. (2021). Влияние финансового развития на спрос на возобновляемую энергию: пример развивающихся стран. Возобновляемые источники энергии 178, 1370–1380.

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Сунари Магар, Р., Шреста, П.К., и Каястха, П. (2021). Проявление оптимального выбора маршрута сельской дороги с использованием модели ГИС и пути с наименьшими затратами (LCP) с точки зрения инженерной и экологической пригодности: тематическое исследование в Непале. малайцы. Дж. Геоски. 5 (2), 56–63. doi:10.26480/mjg.02.2021.56.63

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Тенг Дж. З., Хан М. К., Хан М. И., Чишти М. З. и Хан М. О. (2021). Влияние прямых иностранных инвестиций на выбросы CO2 с учетом роли глобализации, институционального качества с объединенной панелью средних значений группы ARDL. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 28 (5), 5271–5282. doi:10.1007/s11356-020-10823-y

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Ван, Х., и Луо, К. (2022). Может ли колониальное наследие объяснить гипотезу грязного убежища? Панельный анализ на уровне города. Структура. изменить эконом. Дин. 60, 482–495. doi:10.1016/j.strueco.2022.01.004

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ван Ю. и Ли Дж. (2019). Пространственное побочное влияние производства электроэнергии на неископаемых видах топлива на выбросы углекислого газа в провинциях Китая. Продлить. Энергия 136, 317–330. doi:10.1016/j.renene.2019.01.012

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ван Дж., Ван С., Ли С., Цай К. и Гао С. (2019). Оценка эффективности использования энергии и окружающей среды и ее определяющих факторов в провинции Гуандун с использованием меры на основе резерва с нежелательными для окружающей среды выходными данными и моделью панельных данных. науч. Общая окружающая среда. 663, 878–888. doi:10.1016/j.scitotenv.2019.01.413

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ван Х., Хоу К., Чжао Дж., Ю X., Цзя Х. и Му Ю. (2022). Ориентированная на планирование оценка устойчивости и усовершенствование интегрированной электрогазовой системы с учетом различных стихийных бедствий. Заяв. Energy 315, 118824. doi:10.1016/j.apenergy.2022.118824

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Вей Х., Дай Дж., Махарик И., Гасеми А., Молди А. и Брахмиа А. (2021). Одновременный синтез h3, O2 и N2 с помощью инновационной энергетической системы во время пандемии коронавируса: подходы к проектированию, технико-экономической оценке и оптимизации. Междунар. Дж. Водородная энергия . doi:10.1016/j.ijhydene.2021.12.044

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Веймин З., Сибт-и-Али М., Тарик М., Дагар В. и Хан М. К. (2022). Глобализация в сторону экологической устойчивости и потребления электроэнергии в сторону ухудшения состояния окружающей среды: существует ли перевернутая U-образная гипотеза EKC между квадратом экономического роста и выбросами CO2 в ведущих глобализированных экономиках. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. Междунар. , 1–11. дои: 10.1007/s11356-022-20192-3

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Ву Х. , Лю З., Инь Л., Чжэн В., Сун Л., Тянь Дж. и др. (2021). Модель прогнозирования дымки в Чэнду на основе LSTM. Атмосфера 12 (11), 1479. doi:10.3390/atmos12111479

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ян Д., Гэн Х. и Ван Ф. (2020). Влияние морских правил на экологическую устойчивость морского судоходства и прибрежной экономической деятельности. Дж. Побережье. Рез. 109(СИ), 79–84.

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Ян Х. и Чжу Х. (2022). Исследование эффективности «зеленых» инноваций в обрабатывающей промышленности и путей ее улучшения в Китае. Устойчивое развитие 14 (13), 8000. doi:10.3390/su14138000

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ян Дж., Лю Х., Ма К., Ян Б. и Герреро Дж. М. (2022). Стратегия оптимизации цены и коэффициента пересчета с учетом сопряжения электроэнергии и газа на основе трехэтапной игры. IEEE Trans. автомат. науч. англ. , 1–14. doi:10.1109/TASE.2022.3171446

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ян, В. , и Ли, Л. (2017). Оценка эффективности и анализ политики управления промышленными сточными водами в Китае. Energies 10 (8), 1201. doi:10.3390/en10081201

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Yansong Zhang, Y., Pan, Z., Yang, J., Chen, J., Chen, K., Yan, K., et al. (2022). Изучение механизма подавления дефлаграции полиэтилена (Nh5)2CO3 и SiC на основе распространения пламени и экспериментального анализа. Порошковая технология. 399, 117193. doi:10.1016/j.powtec.2022.117193

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Инь Л., Ван Л., Хуанг В., Лю С., Ян Б. и Чжэн В. (2021). Пространственно-временной анализ дымки в Пекине на основе мультисверточной модели. Атмосфера 12 (11), 1408. doi:10.3390/atmos12111408

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Янг, И. Г., и Липтак, Б. Г. (2018). «Биохимическая потребность в кислороде (БПК), химическая потребность в кислороде (ХПК) и общая потребность в кислороде (TOD)», в Аналитическое оборудование (Нью-Йорк: Routledge), 59–68.

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Юйфэн Чен Ю., Ма Л. и Чжу З. (2021). Энергоэффективность строительной отрасли Китая с поправкой на окружающую среду: нежелательная трехэтапная модель SBM-DEA. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 28 (41), 58442–58455. doi:10.1007/s11356-021-14728-2

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Закари А., Топлак Дж., Ибтиссем М., Дагар В. и Хан М. К. (2021). Влияние промышленного сектора Нигерии на уровень неэффективности потребления энергии: анализ декомпозиции идеального индекса Фишера. Гелион 7 (5), e06952. doi:10.1016/j.heliyon.2021.e06952

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Цзэн Л., Лу Х., Лю Ю., Чжоу Ю. и Ху Х. (2019). Анализ региональных различий и факторов, влияющих на эффективность выбросов углерода в Китае в 2005–2015 гг. Energies 12 (16), 3081. doi:10.3390/en12163081

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Чжан Х. , Сун Ю. и Чжан Л. (2020). Контроль загрязнения в городах Китая: многоуровневый анализ бытового и промышленного загрязнения. Науч. Общая окружающая среда. 749, 141478. doi:10.1016/j.scitotenv.2020.141478

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Чжан, Л., Ли, Дж., Сюэ, Дж., Чжан, К., и Фан, X. (2021a). Экспериментальные исследования по изменению характеристик газорасходной способности на битуминозных углях в СО2-ЭБУ и N-2-ЭБУ. Топливная гильдия. 291, 120115. doi:10.1016/j.fuel.2020.120115

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Чжан Л., Хуанг М., Сюэ Дж., Ли М. и Ли Дж. (2021b). Повторяющиеся нагрузки при горных работах и ​​поровое давление влияют на проницаемость и чувствительность битуминозного угля к поровому давлению. Нац. Ресурс. Рез. 30 (6), 4457–4476. doi:10.1007/s11053-021-09902-9

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Чжан Л., Годил Д. И., Биби М., Хан М. К., Сарват С. и Ансер М. К. (2021c). Забота об окружающей среде: как человеческий капитал, природные ресурсы и экономический рост взаимодействуют с ухудшением состояния окружающей среды в Пакистане? Динамический подход ARDL. науч. Общая окружающая среда. 774, 145553. doi:10.1016/j.scitotenv.2021.145553

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чжан Ю., Чжан Х., Фу Ю., Ван Л. и Ван Т. (2021d). Влияние промышленной агломерации и экологического регулирования на экологическую эффективность городов: данные из 269 городов Китая. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 28 (46), 66389–66408.

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Чжао Д., Чжэнь-фу Л., Юй-тао З., Сяо С. и Шань-шань Л. (2020). Измерение и пространственные побочные эффекты комплексной силы портов: эмпирические данные из Китая. Трансп. Политика 99, 288–298. doi:10.1016/j.tranpol.2020.09.006

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Зия С.

    Оставить комментарий