Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №4 (8), 2006

Оценка доступности запасов полезных ископаемых региона и затрат на их разработку

Assessment of the availability of mineral resources of the region and development costs

Авторы


доктор технических наук
Институт проблем комплексного освоения недр РАН
macko@mail.ru


Институт проблем комплексного освоения недр РАН

Аннотация

В статье рассматривается новый мезоэкономический подход к оценке минерально-сырьевых ресурсов региона. Особенностью подхода является возможность учета влияния трудноформализуемых факторов на вероятность вовлечения месторождений в разработку.

Ключевые слова

мезоэкономический подход, минерально-сырьевые ресурсы, трудноформализуемые факторы, месторождения

Финасирование

Исследования выполнены при поддержке фонда РФФИ, грант № 06-06-80287

Рекомендуемая ссылка
Мацко Н.А. , Харитонова М.Ю.
Оценка доступности запасов полезных ископаемых региона и затрат на их разработку// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №4 (8). Номер статьи: 804. Дата публикации: . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/804/
Authors

Matsko N.A.
Ph.D.
Institute of Comprehensive Exploitation of Mineral Resources, RAS
macko@mail.ru

Kharitonova M.Y.
Institute of Comprehensive Exploitation of Mineral Resources, RAS

Abstract

This article describes a new meso approach to the evaluation of mineral resources in the region. Feature of the approach is the possibility of accounting for the influence of hard forming factors on the probability of involvement in the development field.

Keywords

meso approach, mineral resources, hard forming factors fields

Project finance

Studies carried out with the support of RFBR, grant number 06-06-80287

Suggested Citation
Matsko N.A. , Kharitonova M.Y.
Assessment of the availability of mineral resources of the region and development costs. Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (8). Art. #804. Date issued: 2006-12-26. Available at: https://eee-region.ru/article/804/

Print Friendly, PDF & Email
В настоящее время оценка минерально-сырьевого потенциала региона, как правило, базируется на простом суммировании эффектов от освоения месторождений полезных ископаемых с активными запасами. Такой подход по своей сути является микроэкономическим, поскольку результаты деятельности горных предприятий (отдельных экономических агентов) рассматриваются независимо от других хозяйствующих субъектов.

Предлагаемый в работе подход можно назвать мезоэкономическим, поскольку объектами исследований являются экономические системы среднего иерархического уровня: отрасли минерально-сырьевого сектора экономики региона, представленные группами горнодобывающих предприятий.

Подход основывается на анализе реально сложившегося состояния освоенности минерально-сырьевой базы региона и, таким образом, позволяет учесть более широкий спектр влияющих факторов. При этом косвенным образом учитываются взаимодействие различных хозяйствующих субъектов в регионе и многие, в том числе трудно формализуемые социально-экономические факторы, такие как степень инвестиционной активности, ожидания предпринимателей, обеспеченность трудовыми ресурсами и их квалификация, степень коррумпированности органов управления, экологические ограничения, особенности системы налогообложения и др.

Кроме того, к недостаткам существующих микроэкономических подходов, можно отнести использование непредставительных экономических данных о доходах и затратах горных предприятий. Эта информация связана с коммерческими интересами компаний, поэтому часто недоступна и, как правило, недостоверна. При использовании фактических показателей эффективности осваиваемых месторождений неизбежны искажения, обусловленные нежеланием недропользователей в полной мере делиться природной рентой. По-видимому, этот фактор нельзя считать легко устранимым и зависящим только от несовершенства законодательства или ограниченных возможностей контролирующих органов власти.

В рамках предлагаемого подхода, таким образом, реализуется возможность научного анализа мезоэкономических факторов, влияющих на принятие решений об освоении месторождений, на основе представительной, труднофальсифицируемой и общедоступной информации.

Основная идея предлагаемого подхода к оценке минерально-сырьевого потенциала региона заключается в использовании экономической информации, получаемой в результате анализа состояния минерально-сырьевой базы региона, представленной месторождениями, сгруппированными по промышленным или генетическим типам. При этом состояние минерально-сырьевой базы характеризуется основными, наиболее надежными параметрами, оказывающими существенное влияние на инвестиционную привлекательность минерально-сырьевых объектов. К таким параметрам относятся содержание полезного компонента в руде, общие разведанные запасы полезного ископаемого, степень промышленного освоения.

Возможности предлагаемого подхода по извлечению экономической информации о предельно допустимых затратах на разработку месторождений данного генетического типа и вероятности их вовлечения в освоение из данных о степени освоенности минерально-сырьевой базы региона с ограниченным числом параметров иллюстрируются в статье на примере золотоносных россыпей Красноярского края. Подход характеризуется достаточно высокой степенью общности и может быть использован для других видов минерального сырья и других регионов при соблюдении следующих предпосылок:

  • группа месторождений на диаграммах запас–качество (двумерный вариант – модели запас-содержание [1]) для данного региона представляет собой статистически однородную совокупность;
  • решение о вводе месторождения в эксплуатацию принимается недропользователем, когда по его оценкам эффективность разработки превышает минимально допустимую для данного типа сырья.

На диаграмме запас-содержание маркируются разрабатываемые и неразрабатываемые месторождения. Как видно из примера такой диаграммы на рисунке 1, в такого рода совокупностях отсутствует однозначная зависимость между ценностью запасов и их статусом, то есть не обязательно высокоценные месторождения относятся к классу осваиваемых, а низкоценные – к резервным. В этом, помимо динамического аспекта, кроется эффект влияния мезоэкономической составляющей.

6_02

Рис. 1. Диаграмма запас-содержание россыпей золота Красноярского края

В приведенном примере качество руды месторождения характеризуется только одним параметром – содержанием полезного компонента. Совокупность данных расслаивается на два подмножества – дражные россыпи длинных речных долин и россыпи, пригодные для разработки бульдозерными, экскаваторными и прочими способами, для которых и был выполнен дальнейший анализ. Распределение месторождений по запасам песков и содержанию золота в границах выделенных кластеров близко к логнормальному, корреляция между запасом и содержанием отсутствует.

Для определения функции принадлежности объектов к классам разрабатываемых и неразрабатываемых месторождений использована статистическая процедура построения логит-регрессии, связывающей непрерывные независимые переменные – содержание полезного компонента (a), запас (S), коэффициент вскрыши (K)  – с бинарной зависимой переменной, характеризующей состояние освоенности месторождения и принимающей значения 0 (неразрабатываемое) или 1 (разрабатываемое). К не осваиваемым были отнесены резервные, разведываемые и утратившие промышленное значение месторождения. Подготавливаемые к освоению месторождения рассматривались как разрабатываемые.

Как уже отмечалось выше, в процессе анализа в качестве характеристик использовались качество и запасы песков, коэффициент вскрыши. Влияние других факторов – глинистости, валунистости, гранулометрии золота, геометрии россыпи и локализации месторождения – по результатам предварительной оценки оказались статистически незначимыми. Уравнение логит-регрессии имеет вид:

6_04

(1)

где bi – коэффициенты модели; a – содержание золота, г/м3; S – запас песков, тыс.м3; К – коэффициент вскрыши, м3/м3.

Показатель Р имеет математический смысл вероятности того, что россыпь с заданными a, S, K принадлежит к числу россыпей, находящихся в эксплуатации. Этот показатель может быть использован в качестве меры доступности запасов, поскольку он отражает фактическое отношение общества к запасам месторождений с различными параметрами.

Статистически значимым оказалось влияние на доступность россыпи содержания золота в песках и запаса песков. В расчет принималась сумма балансовых и забалансовых запасов, отдельно выполнялись расчеты только для балансовых запасов. Влияние коэффициента вскрыши на логит-модель статистически незначимо (р-уровень выше граничного).

Для характеристики доступности минерально-сырьевой базы выделены три граничные значения показателя доступности P. Пороговая доступность – значение показателя, ниже которого находятся месторождения, валовой доход от разработки которых не превышает издержек. За пороговую доступность принято значение Р, при котором ниже порога находятся 10% эксплуатируемых объектов. Это значение определено по данным Rio Tinto Mine Information System, в соответствии с которыми в течение длительного времени у 10% горно-металлургических предприятий затраты периодически превышали цены на Лондонской бирже металлов, и вследствие этого они были первыми кандидатами на уход с рынка. Медианная доступность — значение показателя, ниже которого находится 50 % эксплуатируемых месторождений. Полная доступность — значение показателя, выше которого степень освоенности минерально-сырьевой базы, т.е. доля эксплуатируемых месторождений, составляет 90%.

Линии граничной доступности определяются формулой (2), которая выводится из выражения (1).

6_06

(2)

В таблице приведены коэффициенты логит-моделей и коэффициенты линий пороговой и медианной доступности.

Таблица — Параметры моделей логит-регрессии
№ моде-ли

Факторы, помимо качества песков, учтенные в модели

Коэффициенты модели

Коэффициенты уравнения пороговой линии

Коэффициенты уравнения медианной линии

b0

b1

b2

b3

Мас-штаб

Показатель степени при показателе

Мас-штаб

Показатель степени при показателе

S

K

S

K

1

Балансовые запасы

-5.18

6.75

1.94

2.29

-0.29

4.38

-0.29

2

Балансовые запасы и коэффициент вскрыши

-4.94

7.78

2.04

-1.27

2.09

-0.26

0.16

3.82

-0.26

0.16

3

Суммарные запасы

-5.80

7.49

2.30

2.54

-0.31

4.59

-0.31

4

Суммарные запасы и коэффициент вскрыши

-5.63

8.41

2.42

-1.22

2.42

-0.29

0.15

4.28

-0.29

0.15

 

На рисунке 2 представлены пороговые линии для модели 3 (табл.), построенной на суммарных запасах, без учета коэффициента вскрыши. На рисунке 3 показано распределение россыпей по показателю доступности по той же модели.

6_08
Рис. 2. Диаграмма запас-качество золотоносных россыпей Красноярского края и линии показателя доступности, построенные по логит-модели 3 (табл.)

6_10

Рис. 3. Распределение золотоносных россыпей по доступности (модель 3, табл.)

 

Как видно из рисунков 2 и 3, 80% месторождений россыпного золота, пригодных для бульдозерной отработки, имеют очень низкую доступность (вероятность вовлечения в разработку) ниже 0,3. Все высокодоступные месторождения уже вовлечены в разработку или подготавливаются к освоению. Наличие разрабатываемых месторождений в группе низкодоступных может объясняться тем, что представленная сырьевая база находится в состоянии стагнации, когда отсутствует прирост высокодоступных запасов, и с течением времени начинают вовлекаться в разработку худшие запасы.

Полученная с помощью выражения (2) разделительная поверхность между подмножествами эксплуатируемых и неэксплуатируемых месторождений может быть использована для определения предельных затрат на разработку месторождений данного типа с учетом региональных особенностей налогообложения и минимально приемлемой для инвестора рентабельности.

Исходя из смысла пороговой доступности (доступность, при которой запасы еще могут считаться рентабельными в силу того, что удельные текущие затраты равны цене единицы продукции), удельные текущие затраты на добычу 1 м3 руды для месторождения с заданным запасом руды (песков) и коэффициентом вскрыши можно определить следующим образом:

6_12

(3)

где З – удельные текущие затраты, US $/м3; Ц – цена золота, US $/г; Е – среднее извлечение золота, д.е.

В соответствии с этим, для моделей 3 и 4 затраты определяются следующим образом:

6_14

(4)

 

Для среднего по выборке коэффициента вскрыши, равного 2,3 м3/м3, отклонение затрат, определенных по моделям 3 и 4, не превышает 15%. Результат несколько неожиданный, но объяснимый, если учесть, что К в (4) фактически отражает только отклонение коэффициента вскрыши россыпи от среднего для данного региона. Кроме того, разработанная модель автоматически учитывает существующие корреляции между коэффициентом вскрыши с одной стороны и качеством и запасом песков с другой, возникающие вследствие процедуры выбора месторождений для разработки.

Рассмотренный в статье пример иллюстрирует возможности извлечения экономических характеристик разработки месторождений из данных о состоянии освоенности месторождений региона с различными качеством, запасами и другими параметрами. В целом можно ожидать более широких возможностей реализации предлагаемого подхода. Важной его чертой является то, что в отличие от стандартных методик технико-экономического обоснования, он учитывает в оценке затрат макро- и мезоэкономические факторы, в том числе неформализуемые.

Для полного использования заложенного в предлагаемом подходе потенциала необходимо решение ряда смежных задач. Основные сложности, которые возникают при реализации методики, связаны с недостаточной представительностью диаграмм запасы-качество на уровне региона. Совокупность золотых россыпей, использованная в примере, вполне представительна, однако данных по другим видам сырья, представленным в регионе, может оказаться недостаточно для проведения полноценного статистического анализа. Например, платино-медно-никелевые месторождения Таймыра уникальны даже по мировым стандартам, а медно-порфировые месторождения в Сибири представлены крайне ограниченно и не осваиваются. В связи с этим, необходимо поэтапное построение моделей, начиная с самого высокого уровня (среднемировые), с последующей конкретизацией до уровня региона.

Предложенный метод может быть использован не только для оценки всей сырьевой базы и максимально допустимых затрат, но и для экспресс-прогнозирования затрат для каждого нового месторождения путем пересчета предельно допустимых затрат с учетом индивидуальных показателей оцениваемого месторождения (содержание, запас, коэффициент вскрыши и др.). Очевидно, что фактические затраты и доходность от разработки оцениваемого месторождения будут отличаться от рассчитанных, так как месторождение может быть достаточно уникально, а недропользователь сумеет преодолеть инерцию ситуации, сложившейся в регионе, и создать более благоприятные условия для своего предприятия – например, привлечь более квалифицированные кадры (интеллектуальная рента), усовершенствовать технологию, менеджмент и т.п. Но на состоянии освоенности минерально-сырьевой базы региона в целом и, соответственно на предлагаемую модель, эти действия окажут влияние только через некоторое время, когда эти новации будут восприняты значительной частью недропользователей и станут нормальной региональной практикой. После этого они могут быть оперативно учтены в модели при мониторинге освоенности минерально-сырьевой базы.

Предлагаемый подход к оценке вероятности вовлечения месторождений полезных ископаемых в разработку позволяет использовать его для объективной оценки доступности и управления минерально-сырьевым комплексом региона. Мониторинг граничной доступности (пороговой, медианной и полной) позволяет отследить изменение состояния минерально-сырьевой базы во времени, в зависимости от рыночной конъюнктуры и управленческих действий, а затраты, определенные по линии пороговой доступности, могут служить нормативными затратами при исчислении природной ренты.

Литература:

  1. Singer, D.A., and Mosier, D.L, 1981, A review of regional mineral resource assessment methods: Economic Geology, v.76, p. 1006-1015.

Экономика природопользования