Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Базовые модели оптимизации структуры капитала компаний 13
1.1. Модель Модильяни-Миллера 13
1.2. Компромиссная модель («Trade-off model») 15
1.3. Модель иерархии финансирования («Pecking order theory», POT) 23
Выводы по первой главе диссертационного исследования 32
Глава 2. Соотношение жизненного цикла организации, макроэкономических циклов и структуры капитала компаний 36
2.1. Жизненный цикл и его соотношение со структурой капитала компаний 36
2.1.1. Структура капитала и возраст компаний 36
2.1.2. Структура капитала и жизненный цикл компаний 40
2.2. Внешние детерминанты структуры капитала 49
2.2.1. Степень развитости банковской системы страны 51
2.2.2. Процентные ставки 54
2.2.3. Макроэкономические циклы 56
Выводы по второй главе диссертационного исследования 66
Глава 3. Эмпирический анализ формирования структуры капитала компаний на развивающихся рынках 69
3.1. Предпосылки создания трехмерного подхода к оптимизации структуры капитала 69
3.1.1. Общая характеристика трехмерного подхода 69
3.1.2. Экономический анализ трехмерного подхода 84
3.1.3. Коэффициенты оценки оптимальности левериджа в трехмерном подходе 86
3.2. Оптимизация структуры капитала и стоимости энергетических компаний на примере ОАО «Газпром» и ОАО «Лукойл» 91
3.2.1. Оценка стоимости привлечения собственного капитала 92
3.2.2. Текущая долговая нагрузка ОАО «Газпром» 101
3.2.3. Оценка стоимости привлечения заемного капитала 102
3.2.4. Расчет средневзвешенной стоимости капитала (WACC) 106
3.2.5. Свободный денежный поток ОАО «Газпром» 110
3.2.6. Текущая стоимость компании ОАО «Газпром» 111
3.2.7. Сравнение результатов с ОАО «Лукойл» 114
3.2.8. Оценка коэффициентов оптимальности применяемой структуры капитала 118
3.3. Жизненный цикл нефтегазовой отрасли: современное состояние и прогнозы 120
Выводы по третьей главе диссертационной работы 126
Заключение 130
Список использованных источников
- Компромиссная модель («Trade-off model»)
- Модель иерархии финансирования («Pecking order theory», POT)
- Внешние детерминанты структуры капитала
- Оценка стоимости привлечения заемного капитала
Компромиссная модель («Trade-off model»)
Одной из компонент компромиссной модели являются выгоды от использования «налогового щита», уменьшающие величину налоговых отчислений при привлечении кредитных ресурсов. Влияние на компанию в этом случае происходит по двум параметрам: с одной стороны, во время экономического подъема уменьшаются ставки кредитования предприятий банками вследствие снижения ставок макроэкономическими регуляторами (ЦБ). С другой стороны, существует зависимость от проводимой в стране налоговой политики. В этом случае меняется не величина банковского процента, а налоговая ставка, исходя из которой рассчитывается «налоговый щит» компании. Таким образом, вследствие действия двух этих факторов итоговая величина «выигрыша» компании может значительно варьироваться. Одним из фундаментальных, но мало исследованных вопросов в литературе по корпоративным финансам является взаимосвязь между жизненным циклом компаний и размером «налогового щита». Здравый смысл подсказывает, что по мере роста компании второй компонент «налогового щита», процентные ставки по кредитам, должны уменьшаться: появляется разнообразие источников финансирования, растет объем привлекаемых средств, по отношению к заемщику возможно уменьшение залоговых обязательств. Кроме того, допускается и своеобразный «эффект масштаба», когда при увеличении суммы кредита относительная стоимость заимствований снижается. Обычно данная политика проводится во многих банках, в том числе и в российских. Подробнее этот вопрос разбирается в главе 2.
Рассмотрим зависимость между макроэкономическими циклами и налоговой политикой государства. Одной из последних фундаментальных работ в этой области является публикация К. Вегха и Г. Вулетина [148]. Исследователи подчеркивают направленность своей работы именно на налоговую политику государств, под которой они понимают решения об изменениях в процентных ставках налогов, а не налоговых доходов, поскольку вторые, как правило, напрямую связаны с деловой активностью в стране [148, с. 3]. Значительная выборка (62 страны) в сочетании с продолжительным исследованным периодом (1960 – 2009 г.) отражают проведенное масштабное исследование. Ученые заключают, что динамика корпоративных налогов неодинакова для развитых и развивающихся стран: если в первых при макроэкономическом подъеме наблюдается повышение ставок, то во вторых – увеличение во время рецессий [148, с. 12]. Таким образом, для развитых стран характерна проциклическая налоговая политика, а для развивающихся – контрциклическая. Однако далее, при переходе к изучению отдельных стран, было выявлено, что и среди развитых существуют страны с контрциклической налоговой политикой [148, с. 13]. Интересен и тот факт, что проциклическая политика характерна для таких стран как США, Япония и Великобритания, в то время как контрциклическая – в основном для стран континентальной Европы.
Кроме того, интересно подойти к проблеме как бы с другой стороны, т.е. проанализировать, какова реакция фирм на изменение ставок налогов в стране со стороны государства. Ответ содержится в работе Ф. Хейдера и А. Лингквиста [105], где рассматривается реакция компаний США на изменение налоговых ставок со стороны региональных властей штатов. Анализ ученых показывает, что рост ставок приводит к повышению левериджа компаниями, в то время как снижение не отражается в изменении долговой нагрузки. Кроме того, по мнению исследователей, «леверидж как минимум в четыре раза более чувствителен к повышению налога, чем к изменению стандартных детерминант левериджа … таких как рентабельность … размер компании, соотношение рыночной и балансовой стоимости» [105, с. 1].
Издержки банкротства Как уже было представлено в параграфе 1.1, второй компонентой компромиссной модели являются ожидаемые издержки банкротства, которые несет компания. Проанализируем подробнее последние работы, рассматривающие взаимосвязь между стоимостью банкротства и левериджем компаний [21].
Одним из первых данную проблему рассматривает Д. Ворнер [151]. Изучая данные по банкротствам железнодорожных компаний США, ученый приходит к выводу, что, во-первых, «отношение прямых издержек банкротства к рыночной стоимости фирмы имеет тенденцию к снижению по мере роста стоимости компании» [151, с. 337]. При этом, по оценке исследователя, прямые издержки банкротства относительно невелики и «составляют 1% от рыночной стоимости фирмы до банкротства» [151, с. 337]. Во-вторых, в работе ученого одним из первых проводится разделение между прямыми и косвенными издержками банкротства. Первые традиционно состоят из стоимости услуг лиц, непосредственно ведущих банкротство [151, с. 339]. Поскольку оно представляет собой процедуру с участием суда, то требуется привлечение услуг адвокатов. Для составления балансов понадобятся услуги бухгалтеров, а со стороны государства назначается конкурсный управляющий, которому выплачивается вознаграждение. Косвенные издержки могут быть связаны с репутационными потерями, и, как следствие, снижением лояльности покупателей, падением выручки. Кроме того, снижение выручки может сказаться и на отношениях компании с банком: возможны уменьшение лимита кредитования или недопуск до осуществления отдельных операций, как, например, в случае крупной компании – выпуска облигационных займов или долевых ценных бумаг. В-третьих, для более крупных компаний существует своеобразный «эффект масштаба» издержек банкротства: для них издержки в абсолютном выражении выше, но относительно рыночной стоимости они меньше [151, с. 344]. И, наконец, в-четвертых, ожидаемые издержки банкротства возможно рассчитать путем перемножения вероятности банкротства на стоимость банкротства [151, с. 345]. Если принять вторую величину в качестве некоторой константы, то, по сути, все определяется вероятностью наступления банкротства.
Довольно интересные данные по прямым издержкам собраны Д. Догерти и Л. Лопуки [126]. В своей работе ученые заключают, что на основе анализа банкротств 48 крупных публичных компаний США «общие издержки и затраты на банкротство … составляют 1,4% от всех активов должников» [126, с. 113] на момент начала производства дел о банкротстве, при этом в среднем по отношению ко всем активам указанные издержки принимают значение 2,2%. Во-вторых, из 560 млн. дол. издержек 80% представляют затраты, связанные с представлением интересов должника, более 19% - кредиторов, менее 1% -владельцев акционерного капитала компании [126, с. 114]. В-третьих, существует статистически значимая тенденция к снижению издержек на администрирование банкротств ( на 57% с 1980-х гг.), связанная, по мнению ученых, «со снижением продолжительности рассмотрения подобных дел» [126, с. 114]. Исследователями так же, как и в работе Д. Ворнера, обнаружен «эффект масштаба» издержек банкротства. Помимо этого, в работе приводится сводная таблица по количественным оценкам издержек, полученных разными учеными (см. Приложение 1).
Еще одной работой, рассматривающей издержки банкротства, является публикация Э. Воса и Ф. Веббера [150]. В ней анализируются 43 компании Новой Зеландии, попавшие под процедуру конкурсного управления. В результате ученые заключают, что прямые издержки на конкурсное управление достигают среднего значения в 23,5% от рыночной стоимости компании на момент управления, однако при этом составляют всего 3,64% от стоимости «здоровой» компании1. Средний возраст исследованных фирм составляет 10 лет, при этом возраст 30 компаний (71% выборки) - более 5 лет, что свидетельствует о высокой выживаемости компаний во «младенчестве».
Интересно, что не всегда причиной банкротства служит падение выручки. Недавнее исследование банкротств компаний малого и среднего бизнеса Италии, проведенное М. Бизоньо и Р. Де Лука [72] свидетельствует о том, что компании, напротив, стремятся увеличить продажи незадолго до банкротства. Это связано с тем, что фирмы, как правило, привлекают банковские кредиты, и уменьшение выручки в первую очередь затрагивает лимиты кредитования. В этой связи компании могут начать продавать товары в убыток или на невыгодных условиях. Таким образом, заключают ученые, к банкротству приводит не снижение выручки, а падение показателя EBITDA и доли долгосрочных активов в общих активах компании.
Модель иерархии финансирования («Pecking order theory», POT)
Среди внешних факторов наиболее неоднозначное воздействие на леверидж компаний оказывает цикличность экономики [22]. Одна из последних наиболее интересных работ по данной тематике была написана Т. Бас [67], ученым из лондонской Cass Business School. На основе анализа данных по 25 странам мира были обследованы 11 125 фирм, причем основное внимание было уделено таким внешним детерминантам левериджа, как ВВП на душу населения, экономический рост, инфляция, процентные ставки. Результаты исследования показывают, что при увеличении ВВП на душу населения общий уровень левериджа компаний растет, причем рост относится как к краткосрочному, так и долгосрочному долгу. Кроме того, данный результат справедлив и при более высоком темпе роста экономики.
В целом гипотеза о связи цикличности экономики и левериджа имеет под собой все основания. Экономический рост, безусловно, влияет на деятельность компаний: он предполагает, что для удовлетворения растущих потребностей экономики требуется большее количество произведенной продукции или услуг. При условии стабильности цен и невысокой инфляции это приводит к росту общей выручки, и, при сохранении стабильного уровня постоянных затрат, росту чистой прибыли. С целью финансирования дополнительного роста компании требуется привлекать капитал, однако за счет какого источника это происходит, собственного или заемного капитала, предстоит выяснить далее. Напротив, противоположная ситуация наблюдается при спаде экономики. Совокупное потребление падает, безработица растет, снижается уровень доходов компании. При наличии высокого уровня долга из-за снижения свободного денежного потока его становится труднее обслуживать, растет степень финансовой напряженности. Логично предположить, что в этих условиях замена долга на собственный капитал вполне уместна, даже несмотря на его традиционно более высокую стоимость. В свете разработки подхода к изменению долговой нагрузки компаний на протяжении жизненного цикла, в котором дополнительным фактором оптимизации структуры капитала также является макроэкономический цикл (см. далее параграф 3.1), представляется интересным проанализировать, каковы последние разработки и результаты в накопленном эмпирическом материале.
Фундаментальной работой является исследование Х. Бхамры, Л. Куэна и И. Стребулаева [70]. Ученые приходят к выводу, что решения компаний по финансированию за счет долга являются проциклическими, поскольку если фирма выбирает долговое финансирование в периоды спада, то уровень ее потенциально максимального левериджа в такие моменты значительно ниже, чем в периоды роста экономики. Происходит это из-за действия двух факторов: во-первых, для каждого уровня долговой нагрузки при спаде экономики снижается стоимость собственного капитала (что, по сути, отражает стоимость компании) из-за уменьшения величины ожидаемых дивидендов. Поскольку стоимость долга мало зависит от колебаний экономики, это автоматически приводит к росту левериджа. Во-вторых, с целью сохранения финансовой гибкости компании в периоды спада выбирают меньший уровень долга из-за присутствия издержек банкротства. Помимо этого, существует зависимость левериджа от стадии делового цикла предыдущего финансирования. Более высокая вероятность банкротства наблюдается у тех фирм, которые привлекли долг в периоды роста экономики, поскольку более дешевые кредиты приводят к более рискованной финансовой позиции26. Однако, если фирма привлекла капитал на стадии спада, то она склонна его рефинансировать в периоды экспансии. По расчетам ученых, средняя продолжительность спада экономики составляет два года, в то время как роста – 4 года.
Результаты ученых подтверждаются в ряде работ. Так, в исследовании М. Гертлера [96, с. 319] указывается, что, во-первых, краткосрочный долг крупных компаний27 увеличивается в периоды экономического роста, в то время как в периоды рецессий снижается. Во-вторых, поведение небольших компаний отличается от крупных: в периоды роста экономики долговая нагрузка таких фирм стабильна и снижается непосредственно в периоды спада экономики (см. Приложение 20). Интересен и механизм влияния на леверидж монетарной политики государства. Согласно ученым, воздействие осуществляется двумя способами:
1. Изменением процентной ставки (при ее увеличении происходит ухудшение балансовых показателей из-за снижения чистого денежного потока, и, как следствие, снижение стоимости активов компании, пригодных в качестве залога).
2. Регулированием банковской системы через нормы обязательных резервов для определенных категорий заемщиков. Этот инструмент наиболее подходит странам с развитой банковской системой, или тем странам, где затруднен по тем или иным причинам выход заемщиков на биржу с целью привлечения долга.
Полученные М. Гертлером результаты подтверждаются и в исследовании, проведенном Д. Амдуром [64]. В работе анализируются такие характеристики корпоративного сектора экономики как чистый выкуп долга компаниями (net debt repurchases) и чистый выпуск собственного капитала (net equity payouts) 28 . Результаты, полученные исследователем, показывают четкую отрицательную зависимость между показателями (см. Приложение 21). Чистые выпуск собственного капитала положительно связан с выпуском продукции компаниями (процикличен), в то же время чистый выкуп долга - отрицательно (контрцикличен). Таким образом, нефинансовый бизнес сектор в целом несет большую долговую нагрузку и платит более высокие дивиденды в периоды роста экономики. Напротив, в периоды рецессий и уменьшения деловой активности снижаются как леверидж, так и выплаты акционерам.
Похожие результаты были получены и в работе Д. Бегенау и Д. Саломао [68]. Исследуя компании США, ученые заключают, что чистый выкуп долга29 падает во время макроэкономических бумов, в то время как чистый выкуп собственного капитал30 – растет. На основании этого исследователи резюмируют, что компании привлекают больше долга во время подъемов экономики, и больше собственного капитала – во время спадов. Указанная динамика соотношения собственных и заемных средств характерна прежде всего для крупных компаний, для небольших компаний в выборке эта тенденция не прослеживается. Кроме того, «крупные компании в состоянии выбирать между наиболее дешевыми доступными финансовыми источниками на протяжении делового цикла»[68, с. 4]. Таким образом, возможно заключить, что на протяжении делового цикла стоимость источников финансирования относительно друг друга неоднородна: во время подъемов для крупных компаний США наиболее выгоден заемный капитал, во время спадов – собственный.
Помимо рассмотренных работ, существует дополнительно целый ряд исследований, также утверждающих проциклическое поведение долговой нагрузки компаний. К ним следует отнести работы А. Кертевега [122], Д. Хесса и Ф. Имменкеттера [106], а также Ф. Коваса и В. Ден Хаана [86].
Внешние детерминанты структуры капитала
Доходность по заемному капиталу является вторым компонентом в оценке средневзвешенной стоимости капитала WACC и определяется следующим образом: к безрисковой ставке, которая представляет доходность десятилетних американских облигаций, добавляется страновой компонент риска, представленный спрэдом EMBI+Russia [17]. Третьим немаловажным элементом является так называемый спрэд в зависимости от коэффициента покрытия, который рассчитывается как отношение прибыли от продаж к процентам по долговым обязательствам. Базовые значения спрэда представлены в книге А. Дамодарана [9, с. 300].
Именно оценка третьего элемента в модели является наиболее дискуссионным компонентом оценки стоимости заемного капитала. Если в случае с собственным капиталом все модели определения стоимости нацелены на использование бета-коэффициентов и представляют CAPM модели в той или иной форме, то в случае с заемным капиталом возможны различные варианты: в первом случае модель может быть представлена без изменений, т.е. третья компонента, надбавка в зависимости от коэффициента покрытия, добавляется к безрисковой доходности и страновой надбавке в виде спрэда EMBI+Russia. Во втором случае предпочтения инвесторов формируются следующим образом: третья компонента представляет собой произведение спрэда коэффициента покрытия процентов на рычаговой бета-коэффициент для собственного капитала в зависимости от долговой нагрузки, т.е. предпочтения кредиторов относительно испытываемого компанией риска повторяют ожидания акционеров и инвесторов. Именно второй вариант представляется наиболее правильным, для него далее произведены расчеты WACC и стоимости компании.
Базовые коэффициенты покрытия процентов для ОАО «Газпром» представлены на рисунке 3.21. Коэффициент рассчитывается на основе годовой отчетности и представляет отношение прибыли от продаж к процентам, уплаченным по заемному капиталу.
Коэффициенты покрытия процентов ОАО «Газпром», 2006 – 2013 г. Как видно из рисунка 3.21, коэффициент достигает максимума в 2011 г. за счет одновременного действия сразу двух факторов: во-первых, относительно более низкого уровня процентных расходов по долгу, которые не превышают 104 млрд. руб., во-вторых, высокого уровня прибыли от продаж (1 656 млрд. руб.). С другой стороны, рост стоимости заемных источников, падение прибыли от продаж привели к негативному воздействию на показатель в 2008 – 2009 гг., который, тем не менее, имеет тенденцию к росту в последние годы.
Помимо коэффициента покрытия еще одним показателем, который непосредственно интересует нас в исследовании, является стоимость фондирования заемным капиталом. Здесь представляется интересным сравнить две стоимости: с одной стороны, расчетную теоретическую стоимость заемного капитала, трехкомпонентная методика построения которой рассмотрена выше, и, с другой стороны, реальную стоимость привлечения средств долга. Вторая величина рассчитывается как отношение уплаченных процентов (стр. «Капитализированные проценты» и «Уплаченные проценты» ОДДС Консолидированной ежегодной отчетности ОАО «Газпром») к среднегодовому значению долга на основе ежеквартальной отчетности (к процентному долгу относится сумма значений в балансе по статьям «Краткосрочные заемные средства и текущая часть обязательств по долгосрочным займам» и «Долгосрочные займы»). Представим сравнение полученных значений на рисунке 3.22.
Как мы видим, сравнение ставок показывает интересные особенности, присущие долговому рынку. Можно выделить три участка на графике: на первом расчетная и реальная процентные ставки совпадают (2007 г.), на втором реальная процентная ставка ниже теоретической (2009 гг.), что, по всей видимости, на тот момент вызвано зафиксированной стоимостью обязательств, на третьем реальная ставка кредитования выше расчетной (2012 – 2013 гг.), что, напротив, вызвано более высокими опасениями кредиторов относительно рисков компании. Как мы видим, подобные «несовершенства» в течение макроэкономических циклов позволяют экономить денежные средства на процентах, привлекая долг во время макроэкономических подъемов и, напротив, снижать его во время спадов экономики.
Показав теоретическую и реальную процентные ставки по заемному капиталу, начнем менять фиксированные параметры на переменные, в зависимости от теоретического уровня долговой нагрузки, который меняется от 0 до 90% капитала (активов) компании. По сути, процентная ставка по долговым обязательствам США (безрисковая ставка), а также суверенный спрэд EMBI+Russia представляют в расчете константу, меняется третий параметр, дополнительная рисковая надбавка в зависимости от коэффициента покрытия процентов с учетом изменения требований кредиторов аналогично акционерам (включение в расчет рычаговых бета-коэффициентов). Представим трехмерную поверхность для заемного капитала на рисунке 3.23.
Средневзвешенная стоимость капитала представляет взвешенную по долям капитала стоимость привлечения средств, которая учитывает как заемные, так и собственные средства компании. При учете стоимости заемного капитала следует иметь в виду то, что проценты по заемным средствам следует скорректировать на т.н. «налоговый щит», т.е. реальная стоимость привлечения капитала с учетом того, что проценты по заемному капиталу подлежат вычету при расчете налога на прибыль, становится меньше на 20%.
Оценка стоимости привлечения заемного капитала
Отдельного внимания заслуживает и рост ВВП в странах мира к 2050 г. Аналитический доклад, посвященный этому, был подготовлен компанией PWC [42]. К 2050 г. выделены следующие тенденции относительно ведущих экономик мира. Во-первых, Китай станет лидером мировой экономики, опередив США. Ожидается, что экономика Китая будет крупнее экономики США на 35% (по рыночным обменным курсам, РОК) или на 57% по ППС. Тем не менее, помимо столь внушительного экономического роста, Китай неизбежно столкнется с демографической проблемой старения своего населения.
Индия обладает еще большим потенциалом к росту, поскольку ее население моложе, а трудоспособное население увеличивается более быстрыми темпами. К 2050 г. ожидается выход экономики Индии на 3-е место с прогнозным ВВП в размере 31,3 трлн. дол. США (РОК).
Что касается России, то существенным сдерживающим фактором роста экономики является снижение доли трудоспособного населения. Ожидается, что Россия к 2050 г. займет 6-е место среди крупнейших экономик мира с прогнозным ВВП 6,1 трлн. дол. (РОК).
Отдельное внимание следует уделить Китаю, как наиболее динамично развивающейся крупной экономике мира. Интересные тенденции отмечены В. Ковтуном при оценке перспектив потребностей китайской экономики в углеводородном сырье [31]. В частности, следует выделить несколько разработанных экономическим блоком в КНР сценариев развития экономики до 2050 г.: действующий, низкокарбоновый, ужесточенный низкокарбоновый, ослабленный низкокарбоновый. На наш взгляд, наиболее интересен для анализа предложенный ужесточенный низкокарбоновый сценарий. Наиболее вероятно, что доля нефти и угля в экономике Китая сократится, в то время как возрастет потребление газа, как более экологичного топлива, а также производство атомной энергии (снижение доли угля с 62 до 42%, абсолютный рост нефти в 1,67 раза, газа – в 2,47 раза, ядерной энергии – в 6,6 раза, рост доли до 9%).
Интересные для оценки данные представлены в Проекте энергетической стратегии России до 2035 г., разработанном Министерством энергетики РФ. «По данным Минприроды России, на начало 2012 года запасы нефти в стране составляли 17,8 млрд. т. по категориям А+В+С1, и 10,9 млрд. т. по категории С2. …степень разведанности ресурсов нефти России составляет менее 40%. Процентное соотношение накопленной добычи нефти к начальным суммарным ресурсам составляет менее 20%. Это говорит о большом ресурсном потенциале недр страны»[60, с. 90].
«Прогнозные ресурсы газа оцениваются в 164,2 трлн. куб. м, в том числе на континентальных шельфах Российской Федерации - 63,8 трлн. куб. м. Разведанные балансовые запасы газа промышленных категорий А+В+С1 на 1 января 2012 года составляют 48,8 трлн. куб. м., в том числе на континентальных шельфах Российской Федерации – 8 трлн. куб. м.» [60, с. 91].
По мнению экспертов из ВШЭ, до 2025 г. ежегодная добыча нефти в России остановится на отметке 510 млн. т., далее ожидается ее снижение до 500 – 505 млн. т. к 2035 г. [40]. Появятся новые регионы добычи: Прикаспий, Дальний Восток и Восточная Сибирь. Планируемая доля нефти в производстве энергоресурсов к 2035 г. – 31 – 33%. Уровень добычи природного газа возрастет с «649 млрд. куб. м. до 870–930 млрд. куб. м в 2035 г. в основном на Ямале и Штокмановском месторождении, а также в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке» [40, с. 199]. Кроме того, прослеживается и ряд других тенденций. Так, отмечается, что «доля газа не сократится, а повысится с 41% в 2010 г. до 47–48% в 2035 г. На 12–14% к 2035 г. вырастет добыча угля (в основном в Кузнецком и
Канско-Ачинском бассейнах), и его доля в производстве энергоресурсов уменьшится с 12,2 до 11%. В 1,9–2,5 раза повысится использование атомной энергии с ростом ее доли с 3 до 4–5%. Почти утроится использование нетрадиционных возобновляемых энергоресурсов, но их роль в ТЭК останется скромной, поднявшись с 1,1 до 2,5%» [40, с. 199].
По другим оценкам, начальные суммарные ресурсы нефти в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке составляют 15 млрд. т. (18% от общероссийских), при этом степень разведанности запасов - всего 12% (2,8 млрд. тонн). Кроме того, начальные суммарные ресурсы газа оцениваются в 60 трлн. куб. м., 25% от общероссийских. Степень разведанности по газу еще ниже и составляет 8% [35, с. 196].
Существует мнение, что пик добычи нефти в мире придется на 2040 – 2050-е годы [54]. Тем не менее, существующая в настоящая время мировая структура энергопотребления не отвечает современным требованиям по выбросам парниковых газов, следовательно, акцент будет делаться на источниках, выделяющих наименьшие объемы углекислого газа, т.е. газ, атомная энергетика, возобновляемые источники энергии (ВИЭ). По оценкам экспертов, ожидается, что доля ВИЭ среди всех источников энергии достигнет в Европе 20%.
Существуют и другие оценки ресурсного потенциала углеводородов. По мнению А.Э. Конторовича, наиболее вероятна реализация следующего сценария: уровень максимальной добычи нефти будет достигнут в 2020 – 2030 гг. и составит 4,6 – 4,8 млрд. тонн, основными регионами добычи останутся бассейн Персидского залива, Западная и Восточная Сибирь [34]. Данный уровень возможно поддерживать примерно до 2050 г., после чего неизбежно падение уровня добычи традиционной нефти. При сохранении высоких цен на углеводородное сырье будет стимулироваться добыча «тяжелой», а также сланцевой нефти. В этом случае возможно сохранение уровня добычи в 4 – 4,5 млрд. тонн до конца XXI века.