Categories: Analyse de marché

Конец нефтяной ренты: выдержат ли экономики экспортёров переход к новой энергетике?

“The sooner we get our energy from anything besides oil, the better chance we have of not exterminating ourselves. I doubt the species lives long enough to die from climate change. That’s what I think.”

Season 1, Episode 7 “Lioness”

Выражение «избавиться от нефти» вводит в заблуждение: «рынки» перераспределяют капитал в зависимости от изменения доходности с поправкой на риск под воздействием трёх взаимосвязанных факторов: обесценивания активов, снижения нефтяной ренты и управления геополитическими рисками.

| I |Первый фактор связан с сокращением временного горизонта спроса

Обесценивающийся актив, это природный, человеческий или физический капитал, который теряет свою стоимость в мире, движущемся к декарбонизации. Международное энергетическое агентство (МЭА) прогнозирует достижение пика спроса на нефть до 2030 года на уровне чуть менее 102 миллионов баррелей в сутки, после чего ожидается его снижение до уровня около 99 миллионов баррелей в сутки к 2035 году, как в 2023 году. Несмотря на несогласие ОПЕК, рынки оценивают достоверность обязательств по и стоимость капитала.

Согласно Semieniuk et al. (2022), на которых ссылается МЭА, объём мировых обесценивающихся активов в нефтегазодобывающем секторе может превысить 1 000 миллиардов долларов в реалистичных климатических сценариях. В мае 2026 года выход Объединённых Арабских Эмиратов из ОПЕК продемонстрировал действие этой логики. Институт экономической политики Боккони усматривает в этом возможный спусковой механизм гонки по ликвидации нефтяных активов, находящихся под угрозой обесценивания.

Абу-Даби предпочитает продавать нефть, пока это ещё возможно, и диверсифицировать доходы, вместо того чтобы сохранять баррели, которые невозможно будет продать. Эта стратегия представляет собой управление активами на завершающем этапе их жизненного цикла: пенсионные фонды, страховщики и суверенные фонды благосостояния, инвестиционный горизонт которых составляет 10–20 лет, заблаговременно учитывают риск обесценивания, тогда как требования к доходности повышают стоимость капитала для проектов в нефтедобывающем секторе.

| II | Второй фактор связан со снижением ренты и теорией государства-рантье (Rentier State Theory, RST)

Приводимые Lioness цифры, 0,6 % населения с доходом более одного миллиона долларов и 41 % населения с доходом менее 10 000 долларов, иллюстрируют неравенство, характерное для этой модели. Согласно RST, нефтяные доходы обеспечивают государству автономию по отношению к обществу, ограничивают демократическое давление и позволяют финансировать социальную стабильность и репрессии, обращая вспять принцип «нет налогов без представительства». Однако Мэтью Грей (ANU) дополняет эту теорию концепцией «позднего рентиеризма» (late rentierism): стабильность зависит от равновесия между репрессиями, кооптацией и экономической диверсификацией, поскольку возможности репрессивного аппарата не безграничны. Высказывания Lioness о том, что региональная нестабильность защищает правителей, и об Иране как контрпримере отражают роль внешней угрозы, которая помогает поддерживать это равновесие, не устраняя внутреннего неравенства. Таким образом, ожидаемое сокращение ренты угрожает общественному договору, если диверсификация не будет продвигаться достаточно быстро. Кредиторы и инвесторы учитывают этот риск при оценке суверенных облигаций, банковских кредитов и прямых инвестиций.

| III | Наконец, третий фактор касается геополитического риска и взаимосвязи между военной мощью и денежной системой

Согласно исследованиям Питера Дейла Скотта об американском «глубинном государстве» (deep state), союз Уолл-стрит, крупнейших нефтяных компаний и военно-промышленного комплекса определяет внешнюю политику США со времён Второй мировой войны. Военное превосходство США защищает торговлю нефтью, номинированную в долларах, однако затраты на его поддержание растут, а доверие к нему снижается. Истощение запасов ракет-перехватчиков Patriot и THAAD, задокументированное в 2026 году, выявляет материальные ограничения этой системы защиты.

По мнению Lioness, зависимость от нефти повышает риск кризисов, способных перерасти в ядерную войну. Действительно, нефтяные ресурсы географически сконцентрированы, а их транспортировка осуществляется через уязвимые узкие места, в частности Ормузский пролив, Баб-эль-Мандебский пролив и Малаккский пролив, в условиях соперничества между ядерными державами и государствами, способными дестабилизировать ситуацию. Поэтому энергетический переход выглядит скорее стратегией национальной безопасности, чем моральным императивом. Перенаправляя капитал в солнечную и ветровую энергетику, атомную энергетику и системы хранения энергии, «рынки» стремятся снизить геополитический риск, ставший системным. Этому способствуют более географически распределённые источники энергии, технологические издержки которых снижаются и которые в меньшей степени подвержены рискам, связанным с нарушением энергетического суверенитета.

Oleg Turceac

Recent Posts

Gold Overtakes US Treasuries as the World’s Top Official Reserve Asset

Central banks’ accumulation of gold reflects a structural shift in the monetary system: gold is…

4 hours ago

Beyond the Petrodollar: The Hidden Signals Reshaping Gold Markets

The dominant source remains macro-narrative, but quantitative trading requires microstructure layers missing from the "petrodollar…

6 hours ago

AI, Robotics, Biotech (MANBRIC), Smart Cities Convergence: The 2026–2035 Supercycle of Capital Allocation

Technological revolutions are not equal as investment themes; they are equal as cost curves. Three…

1 day ago

MiCA & ESG taxonomy: compliance as a proprietary moat.

Paradoxical but verifiable: European regulation (MiCA fully applicable, transition completed in 2026; CSRD/ESG taxonomy under…

1 day ago

Why Traditional Property Valuations Fail in the Age of Tokenized Real Estate

Traditional real estate valuation methods, including hedonic OLS regression and aggregated spatial medians, suffer from…

1 day ago

Quantitative modeling assesses AI infrastructure risks

Quantitative modeling assesses AI infrastructure risks through several methods. A Monte Carlo simulation of 100,000…

3 days ago