Нефтехимическая отрасль в России: тенденции и прогнозирование

После обвала мировых нефтяных котировок в 2014 г., государство начало искать пути для развития несырьевого экспорта; одной из «точек роста» представляется нефтехимическая отрасль. Нефтехимия – одна из базовых отраслей промышленности, включающая производство различных материалов и изделий, таких как синтетические материалы, прочно вошедшие в жизнь современного человека, полиэтиленовые пакеты, бытовая техника, автомобильные шины, пластиковые окна, непромокаемая обувь, подвесные потолки, одноразовая посуда, каучук, химические волокна, красители и минеральные удобрения. Нефтехимия несет в себе научно-технический прогресс и является поставщиком сырья для других отраслей промышленности, строительства, сельского хозяйства, оборонного комплекса [6].

Отрасль оказывает воздействие на всестороннее развитие экономики. Ежегодно растет количество нефти, отправляемой на нефтепереработку, по сравнению с нефтью, отправляемой на экспорт. В 2013 г. разница между нефтепереработкой и экспортом нефти составила 26 млн тонн, в 2014 г. этот показатель

ГРНТИ 83.31.23

Статья поступила в редакцию 11.11.2019.

увеличился д о 37 млн тонн, а в 2015 г. достиг 6 7 млн тон н . Интересным фактом является о ц енка доли нефтехимич е ской отрасли в эконо м ике стран ы , которая по данным официально й статистик и в 2015 г. с о ставила л и шь 1,5% ВВП [1], что я вляется ве с ьма незна ч ительным з начением п о сравнени ю с други м и странами.

В своей с татье Демидова Е.В. [ 2 ] отметил а основные ф акторы и т енденции р азвития не ф тегазохи м ической промышленности в Росс и и и в мире , анализиру я мировой о пыт госуда р ственной п оддержки развития предприятий данной от р асли, а т а кже показ а ла возмо ж ности при м енения эт о го опыта в нефтехим и и Российской Федерации. В 20 1 4 г. Мин и стерство п р омышлен н ости и то р говли РФ и Министер с тво энергетики РФ у твердили с тратегию р азвития х и мического и нефтехимического комплекса н а период до 2030 г. с ц елью повы ш ения кон к урентоспо с обности х и мического комплекса Р оссии за с ч ет повышения произв о дственной мощности п родукции высоких п ер еделов, в ы сокой эф ф ективност и предприятий и улуч ш ения инвес т иционног о климата о т расли. В р а мках стра т егии было принято решение применять меха н измы долг о срочного ф инансиров а ния в рам к ах развития государс т венно-час т ного партнерства [4].

Стоит отметить роль нефтехимии в заруб е жных разв и тых и развивающихс я странах. Т радиционными лидер а ми отрасли являются С ША, Япо н ия и Евро п ейский Со ю з, которы е использу ю т преиму щ ества слан ц евой революции и развитой инф р аструктур ы , а также п р именяют з а крытие ба з овых производств и д вижутся по новой стр а теги – это п ереход в д р угие рыно ч ные ниши (продукты с высокой добавленно й стоимостью – специа л ьная хим и я и биотех н ологии) [1]. Новым к р упным пр о изводителем этилена стал Китай, который развивает п р оизводство в первую о чередь для покрытия в нутреннего спроса, н о в перспективе остае т ся крупны м импортер о м. Южная Корея и С и нгапур, не имеющие с о бственног о углеводородного сы р ья, стали к рупнейши м и произво д ителями и экспортер а ми нефтехимической продукции, поставив з а рубеж и внутренни й рынок п о лимеры и п родукты о ргсинтеза, превышающ и е импорт больше, че м в 2 раза [1 ] .

Целью с т атьи является анализ т енденций в нефтехимической от р асли в Рос с ии и оценка перспект и в ее разви т ия.

Т енденции в н ефтехимической отр а сли

П олучить в и зуальное представлен и е о роли нефтехимии в структуре промышле н ности России можно, обратившись к рисунку 1, на котором предста в лена структура росси й ской пром ы шленност и по отраслям до обва л а нефтяных котирово к и девальв а ции рубля в 2013 г.; д оля химич е ской и не ф техимичес к ой отрасл и – 10% промышленно с ти [5]. В 2 0 18 г. этот п оказатель о тноситель н о 2013 г. в ы рос всего на 1%.

Текстильная промышленность

Мебельная

Промышленность стройматериалов 5%

Химическая и _ нефтехимическая промышленность 10%

Пищевая промышленность 16%

Прочие отрасли 9,1%

Нефтепереработка 21%

Машиностроение 22%

Металлургия 16%

Рис. 1. Струк т ура промы ш ленности Ро с сии по отра с лям, 2013 г., %

Оценка существенности изменений в структуре промышленности была проведена на основе среднеквадратического коэффициента структурных сдвигов, который составил 0,25 процентных пункта, что показывает отсутствие существенных изменений в структуре промышленности в период 2013-2018 гг.

Объем отгруженной нефтехимической продукции ( V ) в постоянных ценах 2018 г. демонстрирует неустойчивую тенденцию роста со значительными снижениями в кризисные периоды, так в 2009 г. объемы упали на 18% относительно 2008 г., а в 2013 г. – на 7% относительно 2011 г., что можно видеть на рисунке 2 [5]. Однако, возрастающая тенденция в период 2000-2018 гг. может быть описана следующим линейный уравнением тренда:

V = 1952,41 + 128,94t + s_t , где t - момент времени; E_t - случайные остатки.

Коэффициент детерминации тренда составил R² = 0,88. Уравнение статистически значимо в целом и по параметрам: F -критерий Фишера F (1;17) = 126,6 ( p -значение = 2,7x10 ^-9 ); t -статистика Стьюдента t (0,05;17) = 2,1; t 1952,4 = 14,95; t 128,94 = 11,25. Автокорреляция в остатках отсутствует согласно статистике Дарбина – Уотсона DW = 1,4 ( p -значение = 0,05). В рассматриваемый период ежегодно средний объем отгруженной продукции возрастал на 128,94 млн руб.

Рис. 2. Динамика объема отгруженной нефтехимической продукции в постоянных ценах 2018 г., млрд руб.

Прогноз динамики объема отгруженной продукции на основе регрессионной модели

Для анализа динамики объема отгруженной нефтехимической продукции отобраны факторы, которые тесно коррелируют с объемом выпуска – это инвестиции в основные фонды, как один из драйверов повышения эффективности любого предприятия, и занятость в нефтехимической отрасли. Уравнение регрессии зависимости выпуска продукции от инвестиций ( I ) в постоянных ценах 2018 г. по данным за 2000-2018 гг. имеет следующий вид:

Vt = 1354,69 + 5,7/t + £t.

Коэффициентом детерминации R² = 0,78. Уравнение статистически значимо в целом и по параметрам: F -критерий Фишера F (1;17) = 59,3 ( p -значение = 6,11x10 ^-7 ); t -статистика Стьюдента t (0,05;17) = 2,1; t 1354,69 = 5,2; t 5,7 = 7,7. Автокорреляция в остатках отсутствует согласно статистике Дарбина – Уотсона DW = 2,15 ( p -значение = 0,54). Остатки распределены нормально: Хи-квадрат = 0,2, p -значение = 0,9. Ошибка аппроксимации составила 9,81%. Таким образом, модель пригодна для дальнейшего прогнозирования.

Динамика инвестиций в основной капитал нефтехимической отрасли демонстрирует неустойчивую тенденцию роста со значительными снижениями в период 2008-2009 гг. Тенденция динамики инвестиций в ценах 2018 г. в период 2000-2018 гг. может быть описана линейной моделью с коэффициентом детерминации R² = 0,86 вида:

/_t = 133,82 + 19,79t + U_t , где U t – случайные остатки модели.

Оно статистически значимо в целом и по параметрам: F -критерий Фишера F _(1;17) = 108,8 (р -значение = 8,3x10 "⁹ ); t -статистика Стьюдента t (₀,_05;17) = 2,1; tB 3,s2 = 6,18; t_19-79 = 10,43. Автокорреляция в остатках отсутствует: критерий Дарбина - Уотсона DW = 2,42 (р -значение = 0,75). Остатки распределены нормально: Хи-квадрат = 2,48, р -значение = 0,28. Интервальный прогноз на 2019 г. инвестиций по уравнению тренда составил (423,75 .. 635,55) млрд руб. Большой доверительный интервал прогноза объясняется недостаточно близким к единице коэффициентом детерминации уравнения тренда. С целью сократить границы доверительного интервала была построена интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего инвестиций в основные фонды нефтехимической отрасли ARIMA (0,1,1), уравнение выглядит следующим образом:

lt = 19,79 + l^ - £ t-i + s_t, где I_t-1 - инвестиции в основные фонды в предыдущий момент времени; г _t-1 - случайные остатки предыдущего момента; г_t - случайные остатки текущего момента времени.

Параметры модели статистически значимы в целом и по параметрам: z -статистика ₁₉,₇₉ = 10,73 (р -значение = 7x10 '²⁷ ); z -статистика .1,₀ = 6,3, (р -значение = 2,3х10 '¹⁰ ). Автокорреляция в остатках отсутствует согласно тесту Льюинга-Бокса Q = 2,4 (р -значение = 0,11). Остатки имеют нормальное распределение: Хи-квадрат = 1,63, р -значение = 0,44. Доверительный интервал прогноза находится в границах (442,01 .. 614,55) млрд руб., что несколько меньше, чем доверительный интервал по тренду. Поэтому прогноз объема отгруженной нефтехимический продукции был построен по модели ARIMA (0,1,1).

Надо отметить, что точечный прогноз инвестиций по авторегрессионной модели на период 20192020 гг. составил, соответственно, 2528,28; 2548,07 млрд руб., что подтверждает восходящий тренд. Следовательно, доверительный интервал прогноза объема отгруженной нефтехимической продукции на 2019 г. составил (3491,55 .. 5228,10) млрд рублей.

Численность рабочих в нефтехимической отрасли, наоборот, имеет нисходящий тренд, это связано с постоянной модернизацией и автоматизацией оборудования; человек сегодня уже является оператором автоматизированной машины. Уравнение регрессии зависимости выпуска продукции ( V) от занятости ( Z) по данным 2000-2018 гг. можно представить следующим образом:

Vt = 7510,7 - 5,9Zt + st.

Коэффициент детерминации R 2 = 0,81. Уравнение статистически значимо в целом и по параметрам: F -критерий Фишера F (_1;17) = 75,39 (р -значение = 1,18x10 '⁷ ); t -статистика Стьюдента t (₀,_05;17) = 2,1; t₇₅₁₀ , ₇ = 15,09; t_-5 , ₉ = -8,68. Автокорреляция в остатках отсутствует согласно статистике Дарбина -Уотсона DW = 1,97 ( р -значение = 0,37). Остатки распределены нормально: Хи-квадрат = 3,77, р -зна-чение = 0,15. Ошибка аппроксимации составила 8,04%. Таким образом, модель пригодна для дальнейшего прогнозирования.

Уравнения тренда для занятости в отрасли в рассматриваемый период представляет линейную зависимость с коэффициентом детерминации R² = 0,90 и имеет вид:

Zt = 921,86 - 19,93t + Ut.

Оно статистически значимо в целом и по параметрам: F -критерий Фишера F (_1;17) = 155,46 (р -значение = 5,59x10 "¹⁰ ); t -статистика Стьюдента t (₀,_05;17) = 2,1; t₉₂₁ ,86 = 50,57; t -1993 = -12,47 Автокорреляция в остатках отсутствует: критерий Дарбина - Уотсона DW = 2,02 ( р -значение = 0,42). Остатки распределены нормально: Хи-квадрат = 1,95, р -значение = 0,37. Интервальный прогноз на 2019 г. занятости по уравнению тренда равен (433,95 .. 612,43) тыс. чел. Аналогично проведенному анализу динамики инвестиций, была построена интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего динамики занятых в нефтехимической отрасли ARIMA (1,1,0), уравнение выглядит следующим образом:

Zt = -18,04 + 0,46Zt_! -st_1 + st.

Модель статистически значима в целом и по параметрам z -статистика .₁₈,₀₄ = -2,65 (р -значение = 0,008); z -статистика ₀,4₆ = -2,89, (р -значение = 0,004). Автокорреляция в остатках отсутствует согласно тесту Льюинга - Бокса Q = 2,41 ( р -значение = 0,11). Остатки имеют нормальное распределение: Хи-квадрат = 0,77, р -значение = 0,67. Доверительный интервал прогноза составил (485,98 .. 656,62) тыс. человек, что несколько меньше интервала по тренду. Поэтому прогноз объема отгруженной нефтехимический продукции был построен по модели ARIMA (1,1,0).

Надо отметить, что точечный прогноз численности занятых по авторегрессионной модели на 2019 г. и 2020 г. подтверждает нисходящую тенденцию и соответственно равен: 571; 561 тыс. чело- век. Прогноз объема отгруженной нефтехимический продукции на 2019 г. составил (3367,36 .. 4906,75) млрд руб. с точечным прогнозом 4137,06 млрд руб. Снижение выпуска продукции по точечному прогнозу основано на сокращении числа занятых в нефтехимии в 2019 году.

Третья регрессионная модель была построена на основе двух факторов (инвестиции и занятость). Она оказалась статистически значимой, все необходимые статистические критерии находятся в пределах нормы, ошибка аппроксимации составила 7,24%. Уравнение имеет следующий вид:

V = 5008,7 + 2,6/t - 3,64Zt + st.

Точечный прогноз по модели для 2019 г. и 2020 г. составил, соответственно, 4483,6 млрд руб., 4607,82 млрд руб., что подтверждает тенденцию роста. В таблице для сравнения представлены прогнозы по трем построенным моделям и их основные характеристики.

Таблица

Сравнительная таблица прогнозных моделей объема отгруженной нефтехимической продукции (в постоянных ценах 2018 г.)

Модель	2019 г. (млрд руб.)	2020 г. (млрд руб.)	Средняя ошибка аппроксимации, %	Коэффициент детерминации R2
Vt = 1354,69 + 5,77t + £t	4 359,82	4 472,41	9,81	0,78
Vt = 7510,7 - 5,9Zt + et	4 137,06	4 196,14	8,04	0,81
Vt = 5008,7 + 2,67t - 3,64Zt + et	4 305,90	4 393,90	7,24	0,86

Выводы

Таким образом, нами построены три прогнозные модели для объема отгруженной нефтехимической продукции, которые приведены в таблице. Первая модель дает наиболее оптимистичный вариант развития отрасли, однако, она имеет и наибольшую ошибку аппроксимации. Вторая модель показала пессимистичный прогноз, так уже в 2019 г. прогнозный уровень отгруженной продукции на 4% ниже уровня 2018 г. Третья модель имеет наименьшую ошибку аппроксимации и прогнозирует рост меньшими темпами, чем первая модель, что вызвано отражением убывающего тренда занятых.

Основным драйвером роста отрасли будут являться инвестиции, которые дают наилучший прогноз для возрастающей тенденции развития нефтехимии. Следует отметить, что государственной стратегией является импортозамещение, в результате чего ожидается повышение конкурентоспособности и освоение новых видов нефтехимической продукции высокого передела с относительно высокой добавленной стоимостью [4]. Обновление оборудования – необходимость номер один в сложной отрасли, в связи с износом основных фондов до 80%. Со временем модернизация будет вытеснять трудовой, что и подтверждает убывающая тенденция численности занятых. В совокупности оба рассмотренных фактора сформировали незначительный рост объема отгруженной продукции. Помимо абсолютных факторов, на уровень мощности предприятий влияют политические решения. Нефтехимическая отрасль способна стать новым драйвером ухода от экспортно-сырьевой экономики России.