Oil and Gas Extraction and Regional Economic Development: - - PowerPoint PPT Presentation

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Oil ¡and ¡Gas ¡Extraction ¡and ¡Regional ¡Economic ¡ Development: ¡ ¡Sustainable ¡Production ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

Russell ¡R. ¡Evans, ¡PhD ¡ Executive ¡Director, ¡ Steven ¡C. ¡Agee ¡Economic ¡Research ¡and ¡Policy ¡Institute ¡ Meinders ¡School ¡of ¡Business ¡ Oklahoma ¡City ¡University ¡

SLIDE 2

0 ¡ 50 ¡ 100 ¡ 150 ¡ 200 ¡ 250 ¡ 300 ¡ Jul-­‑00 ¡ Jan-­‑01 ¡ Jul-­‑01 ¡ Jan-­‑02 ¡ Jul-­‑02 ¡ Jan-­‑03 ¡ Jul-­‑03 ¡ Jan-­‑04 ¡ Jul-­‑04 ¡ Jan-­‑05 ¡ Jul-­‑05 ¡ Jan-­‑06 ¡ Jul-­‑06 ¡ Jan-­‑07 ¡ Jul-­‑07 ¡ Jan-­‑08 ¡ Jul-­‑08 ¡ Jan-­‑09 ¡ Jul-­‑09 ¡ Jan-­‑10 ¡ Jul-­‑10 ¡ Jan-­‑11 ¡ Jul-­‑11 ¡ Jan-­‑12 ¡ Jul-­‑12 ¡ Jan-­‑13 ¡ Jul-­‑13 ¡ Jan-­‑14 ¡ Jul-­‑14 ¡ Jan-­‑15 ¡ Jul-­‑15 ¡ Index ¡Value ¡(Base=100 ¡in ¡Year ¡2000) ¡

Bank ¡SNB ¡Oklahoma ¡Energy ¡Index ¡

Series1 ¡ 6 ¡per. ¡Mov. ¡Avg. ¡(Series1) ¡

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1050.0 ¡ 1100.0 ¡ 1150.0 ¡ 1200.0 ¡ 1250.0 ¡ 1300.0 ¡ 1350.0 ¡ 0 ¡ 50 ¡ 100 ¡ 150 ¡ 200 ¡ 250 ¡ 300 ¡ Jan-­‑00 ¡ Jul-­‑00 ¡ Jan-­‑01 ¡ Jul-­‑01 ¡ Jan-­‑02 ¡ Jul-­‑02 ¡ Jan-­‑03 ¡ Jul-­‑03 ¡ Jan-­‑04 ¡ Jul-­‑04 ¡ Jan-­‑05 ¡ Jul-­‑05 ¡ Jan-­‑06 ¡ Jul-­‑06 ¡ Jan-­‑07 ¡ Jul-­‑07 ¡ Jan-­‑08 ¡ Jul-­‑08 ¡ Jan-­‑09 ¡ Jul-­‑09 ¡ Jan-­‑10 ¡ Jul-­‑10 ¡ Jan-­‑11 ¡ Jul-­‑11 ¡ Jan-­‑12 ¡ Jul-­‑12 ¡ Jan-­‑13 ¡ Jul-­‑13 ¡ Jan-­‑14 ¡ Jul-­‑14 ¡ Jan-­‑15 ¡ Jul-­‑15 ¡ OK ¡Private ¡Employment, ¡Thousands ¡ Energy ¡Index, ¡Base ¡= ¡100 ¡

Bank ¡SNB ¡Oklahoma ¡Energy ¡Index ¡and ¡State ¡Private ¡Employment ¡

Energy ¡Index ¡ Private ¡Employment ¡

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Outline ¡

¡

• Is ¡this ¡1982-­‑1986 ¡all ¡over ¡again? ¡
• Worse ¡yet, ¡is ¡this ¡1912-­‑1915 ¡all ¡over ¡again? ¡
• A ¡review ¡of ¡the ¡natural ¡resource ¡curse ¡– ¡is ¡the ¡regional ¡resource ¡curse ¡

real? ¡

• A ¡review ¡of ¡policy ¡making ¡challenges ¡– ¡who ¡can ¡we ¡trust ¡with ¡this ¡

discussion? ¡

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Gross State Product and Mining Share

Year Real Gross State Product (Base = 1990) Percent Change from Peak Real Gross State Product from Mining Sector (Base = 1990) Percent Change from Peak Mining GSP as a Share of State Total GSP

1975 $ 40,362.25 $ 3,837.78 9.5% 1976 $ 43,864.53 $ 4,575.63 10.4% 1977 $ 47,520.62 $ 6,211.59 13.1% 1978 $ 50,109.26 $ 6,472.33 12.9% 1979 $ 53,569.60 $ 6,872.38 12.8% 1980 $ 57,671.34 $ 10,495.18 18.2% 1981 $ 63,951.87 $ 14,034.78 21.9% 1982 $ 65,791.42 $ 14,255.67 21.7% 1983 $ 61,008.87

• 7%

$ 11,171.93

• 22%

18.3% 1984 $ 63,209.27

• 4%

$ 11,007.49

• 23%

17.4% 1985 $ 62,802.69

• 5%

$ 9,876.56

• 31%

15.7% 1986 $ 57,082.66

• 13%

$ 5,830.94

• 59%

10.2% 1987 $ 55,460.86

• 16%

$ 5,392.89

• 62%

9.7% 1988 $ 57,311.69

• 13%

$ 5,159.11

• 64%

9.0% 1989 $ 57,388.22

• 13%

$ 4,732.36

• 67%

8.2% 1990 $ 57,805.00

• 12%

$ 4,771.00

• 67%

8.3% 1991 $ 57,737.83

• 12%

$ 3,699.63

• 74%

6.4% 1992 $ 58,681.44

• 11%

$ 3,120.42

• 78%

5.3% 1993 $ 60,328.75

• 8%

$ 3,356.40

• 76%

5.6% 1994 $ 61,532.88

• 6%

$ 3,066.23

• 78%

5.0% 1995 $ 62,584.95

• 5%

$ 3,043.62

• 79%

4.9% 1996 $ 66,000.18 $ 4,158.96

• 71%

6.3% 1997 $ 68,952.30 $ 4,533.00

• 68%

6.6% 1998 $ 67,118.65 $ 3,086.17

• 78%

4.6% 1999 $ 67,266.50 $ 2,257.40

• 84%

3.4% 2000 $ 69,121.31 $ 2,362.40

• 83%

3.4% 2001 $ 73,202.48 $ 3,658.81

• 74%

5.0% 2002 $ 76,904.61 $ 4,726.19

• 67%

6.1% 2003 $ 76,796.98 $ 4,338.67

• 70%

5.6% 2004 $ 80,046.29 $ 6,094.83

• 57%

7.6% 2005 $ 83,905.25 $ 7,774.54

• 45%

9.3% 2006 $ 89,848.33 $ 10,862.45

• 24%

12.1% 2007 $ 96,481.83 $ 12,940.55

• 9%

13.4% 2008 $ 99,494.86 $ 14,550.25 14.6% 2009 $ 108,311.44 $ 19,005.60 17.5% 2010 $ 97,513.01

• 10.0%

$ 11,544.04

• 39%

11.8% 2011 $ 99,819.13

• 7.8%

$ 12,964.14

• 32%

13.0% 2012 $ 105,236.23

• 2.8%

$ 15,292.03

• 20%

14.5% 2013 $ 107,835.32

• 0.4%

$ 13,732.28

• 28%

12.7%

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State Total and Mining Employment

Year Total State Full and Part- Time Employment State Mining Full and Part-Time Employment Mining Employment as a Share

• f Total Employment

Mining Employment Percent Change from Peak

1975 1,268,539 53,461 4.21% 1976 1,305,470 58,747 4.50% 1977 1,359,195 65,545 4.82% 1978 1,428,087 74,698 5.23% 1979 1,481,253 85,413 5.77% 1980 1,547,367 106,338 6.87% 1981 1,625,130 144,858 8.91% 1982 1,673,226 158,207 9.46% 1983 1,637,587 134,529 8.22%

• 15.0%

1984 1,665,397 130,152 7.82%

• 17.7%

1985 1,647,651 125,841 7.64%

• 20.5%

1986 1,588,059 101,009 6.36%

• 36.2%

1987 1,598,762 95,206 5.95%

• 39.8%

1988 1,608,236 88,230 5.49%

• 44.2%

1989 1,622,640 83,964 5.17%

• 46.9%

1990 1,654,743 81,643 4.93%

• 48.4%

1991 1,668,179 79,443 4.76%

• 49.8%

1992 1,680,022 70,933 4.22%

• 55.2%

1993 1,715,718 67,104 3.91%

• 57.6%

1994 1,748,232 69,316 3.96%

• 56.2%

1995 1,799,650 62,994 3.50%

• 60.2%

1996 1,849,559 56,455 3.05%

• 64.3%

1997 1,896,861 60,338 3.18%

• 61.9%

1998 1,938,882 58,394 3.01%

• 63.1%

1999 1,953,977 56,337 2.88%

• 64.4%

2000 1,993,644 54,930 2.76%

• 65.3%

2001 2,010,657 59,061 2.94%

• 62.7%

2002 1,989,192 53,694 2.70%

• 66.1%

2003 1,973,202 61,487 3.12%

• 61.1%

2004 1,997,468 58,261 2.92%

• 63.2%

2005 2,041,230 63,719 3.12%

• 59.7%

2006 2,098,663 73,359 3.50%

• 53.6%

2007 2,154,646 81,686 3.79%

• 48.4%

2008 2,193,652 101,125 4.61%

• 36.1%

2009 2,146,748 91,574 4.27%

• 42.1%

2010 2,135,440 105,291 4.93%

• 33.4%

2011 2,166,127 102,659 4.74%

• 35.1%

2012 2,224,002 131,845 5.93%

• 16.7%

2013 2,254,523 137,213 6.09%

• 13.3%

SLIDE 7

Rig Counts and Tax Collections

Year Average Weekly Active Rig Count State Severance Tax Collections ($MIL) Total State Tax Collections ($MIL) Severance Tax as a Share of State Total Collections

1975 178 128.1 883.7 14.5% 1976 187 151.3 1000.2 15.1% 1977 233 191.4 1139.0 16.8% 1978 258 230.4 1315.5 17.5% 1979 247 281.0 1515.9 18.5% 1980 397 436.1 1776.0 24.6% 1981 703 601.5 2232.3 26.9% 1982 623 742.7 2713.3 27.4% 1983 285 777.7 2622.5 29.7% 1984 319 703.7 2662.0 26.4% 1985 252 708.8 2982.1 23.8% 1986 142 571.4 2959.6 19.3% 1987 137 370.2 2634.2 14.1% 1988 126 386.7 3150.1 12.3% 1989 122 371.6 3312.4 11.2% 1990 125 395.3 3476.9 11.4% 1991 106 415.5 3862.0 10.8% 1992 98 355.0 3765.3 9.4% 1993 105 394.1 4097.4 9.6% 1994 106 372.5 4263.2 8.7% 1995 96 309.6 4416.5 7.0% 1996 106 319.9 4617.7 6.9% 1997 104 404.1 5060.6 8.0% 1998 85 338.5 5300.8 6.4% 1999 62 210.2 5417.2 3.9% 2000 99 392.6 5840.0 6.7% 2001 130 711.1 6341.7 11.2% 2002 91 364.5 6052.7 6.0% 2003 129 548.0 5905.9 9.3% 2004 159 655.1 6426.7 10.2% 2005 152 762.5 6859.0 11.1% 2006 179 1059.9 7817.5 13.6% 2007 188 942.1 8140.6 11.6% 2008 200 1184.8 8330.8 14.2% 2009 94 1067.2 8192.2 13.0% 2010 128 743.7 7082.2 10.5% 2011 180 830.7 7776.2 10.7% 2012 196 848.9 8824.0 9.6%

SLIDE 8

U.S. ¡Oil ¡and ¡Gas ¡History ¡

¡

• “First” ¡commercial ¡oil ¡well: ¡Drake ¡Well ¡in ¡Pennsylvania, ¡1859 ¡
• Maybe ¡not ¡the ¡first, ¡but ¡commercially ¡important ¡
• Exploration ¡moves ¡south ¡and ¡west, ¡through ¡the ¡Appalachian ¡region ¡

and ¡into ¡Kansas ¡and ¡the ¡Oklahoma ¡

• First ¡commercial ¡oil ¡well ¡in ¡Oklahoma: ¡Nellie ¡Johnstone ¡#1, ¡1897 ¡
• State’s ¡first ¡oil ¡boom ¡begins ¡just ¡before ¡and ¡carries ¡into ¡statehood ¡in ¡

1907 ¡

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The ¡Cushing-­‑Drumright ¡Field ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

• William ¡Little ¡settles ¡near ¡modern ¡day ¡Cushing ¡in ¡land ¡run ¡
• Little ¡petitions ¡to ¡set ¡aside ¡additional ¡80 ¡acres ¡for ¡a ¡town ¡

site ¡

• Petition ¡is ¡granted ¡and ¡town ¡is ¡named ¡for ¡assistant ¡to ¡the ¡

postmaster ¡general ¡ ¡

SLIDE 10

The ¡Cushing-­‑Drumright ¡Field ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

• 1912 ¡Discovery ¡by ¡Thomas ¡B. ¡Slick ¡– ¡Wheeler ¡#1 ¡January ¡1912 ¡
• Discovery ¡is ¡near ¡Drumright, ¡but ¡at ¡time, ¡Cushing ¡was ¡

nearest ¡established ¡city ¡and ¡already ¡had ¡rail ¡service ¡

• By ¡spring ¡1912 ¡word ¡was ¡out ¡and ¡the ¡race ¡was ¡on! ¡

¡

SLIDE 11

The ¡Cushing-­‑Drumright ¡Field ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

• Over ¡1.75 ¡million ¡barrels ¡in ¡above ¡ground ¡storage ¡
• Current ¡storage ¡capacity ¡65 ¡million ¡barrels ¡
• 23 ¡refineries ¡operated ¡in ¡Cushing ¡
• Accounted ¡for ¡17% ¡of ¡U.S. ¡and ¡3% ¡of ¡world ¡crude ¡

production ¡

• Production ¡peaked ¡in ¡1914 ¡-­‑1915 ¡at ¡300,000 ¡barrels ¡per ¡day ¡

¡ ¡

SLIDE 12

The ¡Cushing-­‑Drumright ¡Field ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

• Production ¡far ¡exceeds ¡regional ¡demands ¡– ¡excess ¡

encouraged ¡development ¡of ¡pipeline, ¡storage, ¡and ¡refineries ¡

• Field ¡production ¡begins ¡to ¡decline ¡in ¡1916 ¡and ¡decreases ¡

steadily ¡

• Over ¡time, ¡exploration ¡and ¡production ¡companies ¡move ¡on ¡

and ¡refineries ¡close ¡

• Pipeline, ¡storage, ¡blending, ¡and ¡distribution ¡hub ¡remains ¡as ¡

a ¡legacy ¡of ¡this ¡period ¡ ¡

SLIDE 13

The ¡Cushing-­‑Drumright ¡Field ¡and ¡the ¡ Natural ¡Resource ¡Curse ¡ ¡

• The ¡Natural ¡Resource ¡Curse ¡– ¡mineral ¡rich ¡countries ¡

underperform ¡relative ¡to ¡non-­‑mineral ¡rich ¡countries ¡ ¡

• Conclusion ¡= ¡if ¡only ¡we ¡didn’t ¡have ¡minerals! ¡
• Regionally, ¡raises ¡question, ¡what ¡will ¡Williston, ¡N.D. ¡look ¡

like ¡after ¡the ¡boom? ¡ ¡What ¡will ¡Oklahoma ¡look ¡like ¡in ¡the ¡ long ¡run? ¡ ¡

SLIDE 14

The ¡Natural ¡Resource ¡Curse ¡in ¡Popular ¡Culture ¡ ¡

¡“Energy ¡commodities ¡are ¡roughly ¡seventy ¡percent ¡of ¡ all ¡Russia’s ¡exports. ¡ ¡But ¡there ¡is ¡a ¡downside ¡to ¡this. ¡ ¡Huge ¡ natural ¡resources ¡have ¡a ¡negative ¡effect ¡on ¡a ¡nation’s ¡ manufacturing ¡sector. ¡ ¡They ¡call ¡the ¡phenomenon ¡the ¡Russian ¡ disease.” ¡ ¡Ryan ¡nodded. ¡ ¡He ¡understood ¡the ¡phenomenon. ¡ ¡“The ¡ money ¡is ¡in ¡the ¡dirt, ¡it ¡just ¡has ¡to ¡be ¡dug ¡up ¡or ¡pumped ¡up. ¡ ¡ The ¡money ¡isn’t ¡in ¡innovation ¡or ¡intellectual ¡property ¡or ¡in ¡

• manufacturing. ¡ ¡After ¡a ¡while, ¡a ¡nation ¡loses ¡its ¡ability ¡to ¡

innovate ¡and ¡to ¡think ¡and ¡to ¡build ¡things.” ¡ ¡ From ¡Command ¡Authority ¡by ¡Tom ¡Clancy ¡with ¡Mark ¡Greaney, ¡ emphasis ¡added ¡

SLIDE 15

The ¡Natural ¡Resource ¡Curse ¡in ¡Emerging ¡ Economies ¡ ¡

• The ¡term ¡is ¡proposed ¡by ¡Auty ¡(1993) ¡to ¡describe ¡the ¡slower ¡

economic ¡growth ¡of ¡resource ¡rich ¡countries ¡compared ¡to ¡their ¡ non-­‑endowed ¡peers ¡

• Term ¡gains ¡notoriety ¡in ¡Sachs ¡and ¡Warner ¡(1995) ¡
• “…resource-­‑poor ¡countries ¡vastly ¡outperform ¡resource-­‑rich ¡

economies ¡in ¡economic ¡growth” ¡

• From ¡1995 ¡to ¡2010 ¡empirical ¡literature ¡develops ¡investigating ¡

the ¡reality ¡of ¡the ¡curse ¡

• Most ¡studies ¡focus ¡on ¡cross-­‑country ¡comparisons ¡with ¡a ¡few ¡

investigating ¡regional ¡differentials ¡within ¡a ¡country ¡

SLIDE 16

The ¡Natural ¡Resource ¡Curse ¡in ¡Emerging ¡ Economies ¡ ¡

• Empirical ¡findings ¡are ¡mixed ¡ ¡-­‑ ¡no ¡consensus ¡emerges ¡ ¡
• Definition: ¡ ¡The ¡Natural ¡Resource ¡Curse ¡is ¡“the ¡whole ¡set ¡of ¡

unintended ¡consequences ¡that ¡originate ¡from ¡resource ¡ extraction ¡activity ¡and ¡trade ¡that ¡can ¡end ¡up ¡negatively ¡ affecting ¡the ¡economic ¡development ¡of ¡regions ¡hosting ¡the ¡ resources ¡extraction ¡industry ¡or ¡the ¡entire ¡country.” ¡

• Disentangling ¡the ¡Natural ¡Resources ¡Curse: ¡National ¡and ¡

Regional ¡Socioeconomic ¡Impacts ¡of ¡Resource ¡Windfalls, ¡ Fleming, ¡David, ¡A. ¡and ¡Measham, ¡Thomas, ¡G. ¡(2013) ¡

SLIDE 17

Hypothesized ¡Transmission ¡Mechanisms ¡ ¡

• Job ¡demand ¡spills ¡over ¡into ¡local ¡extraction ¡support ¡sectors ¡like ¡

accommodation ¡and ¡food ¡services, ¡local ¡construction, ¡etc. ¡crowding ¡out ¡ labor ¡supply ¡to ¡local ¡agricultural ¡and ¡manufacturing ¡industries ¡– ¡a ¡ localized ¡version ¡of ¡the ¡Dutch ¡Disease ¡

• If ¡regions ¡lose ¡firms ¡(or ¡fail ¡to ¡attract ¡firms) ¡that ¡could ¡sustain ¡long-­‑

run ¡employment, ¡the ¡long ¡term ¡effects ¡of ¡the ¡resource ¡boom ¡could ¡ be ¡negative ¡

• Counter ¡migration ¡reduces ¡the ¡returns ¡to ¡urban ¡agglomeration, ¡

education, ¡and ¡entrepreneurial ¡activities ¡

• Population ¡boom ¡increases ¡housing ¡costs ¡for ¡all, ¡including ¡those ¡not ¡

experiencing ¡large ¡income ¡gains ¡causing ¡out-­‑migration ¡and ¡income ¡ inequality ¡

SLIDE 18

Hypothesized ¡Transmission ¡Mechanisms ¡ ¡

• Out-­‑migration ¡of ¡women ¡coupled ¡with ¡in-­‑migration ¡of ¡men ¡increases ¡

share ¡of ¡the ¡male ¡population ¡– ¡can ¡lead ¡to ¡social ¡disruption ¡(Stedman, ¡ 2012) ¡

• Employment ¡and ¡income ¡gains ¡are ¡generally ¡seen ¡as ¡positive ¡

developments ¡in ¡resource ¡rich ¡regions, ¡but ¡can ¡have ¡negative ¡ unintended ¡consequences ¡

• If ¡the ¡social ¡costs ¡(social ¡disruption, ¡labor ¡supply ¡crowding ¡out, ¡

etc.) ¡and ¡the ¡foregone ¡benefits ¡(non-­‑mining ¡firms ¡close, ¡loss ¡of ¡ entrepreneurial ¡activity, ¡foregone ¡education, ¡etc.) ¡are ¡greater ¡than ¡ the ¡social ¡benefits ¡from ¡the ¡boom, ¡then ¡the ¡present ¡value ¡of ¡net ¡ benefits ¡will ¡be ¡negative ¡

SLIDE 19

Mitigating ¡Factors ¡ ¡

• Long ¡extraction ¡life-­‑cycle ¡
• Resource ¡price ¡stability ¡
• Economic ¡history ¡in ¡the ¡natural ¡resources ¡sector ¡
• Initial ¡labor ¡force ¡skills ¡and ¡skills ¡development ¡
• Smaller ¡share ¡of ¡economy ¡in ¡manufacturing ¡
• Economic ¡diversity ¡
• Dynamic ¡housing ¡market ¡
• Effective ¡discharge ¡of ¡public ¡sector ¡responsibilities ¡

SLIDE 20

Avoiding ¡the ¡Resource ¡Curse ¡and ¡Sustainable ¡ Long ¡Run ¡Economic ¡Development ¡ ¡

• What ¡does ¡sustainability ¡mean? ¡
• “Sustainability ¡in ¡a ¡broader ¡sense ¡now ¡becomes ¡the ¡following: ¡

Use ¡of ¡a ¡non-­‑renewable ¡natural ¡resource ¡is ¡sustainable ¡if ¡the ¡ value ¡of ¡the ¡resource ¡used ¡up ¡is ¡matched ¡by ¡capital ¡ investments ¡of ¡equal ¡value ¡in ¡other ¡natural ¡resources ¡or ¡in ¡ productive ¡non-­‑resource ¡capital.” ¡ ¡Natural ¡Resource ¡Economics, ¡ Field ¡2008 ¡

SLIDE 21

Avoiding ¡the ¡Resource ¡Curse ¡and ¡Sustainable ¡Long ¡Run ¡ Economic ¡Development ¡ ¡

• Sustainable ¡economic ¡development ¡is ¡achieved ¡by ¡leveraging ¡today’s ¡natural ¡

resource ¡endowment ¡to ¡

• Create ¡density ¡and ¡generate ¡urban ¡agglomeration ¡effects ¡
• Requires ¡transportation ¡and ¡telecommunications ¡infrastructure ¡
• Adopt ¡best ¡available ¡technology ¡and ¡encourage ¡technology ¡spillovers ¡
• Requires ¡an ¡open ¡economy ¡and ¡telecommunications ¡infrastructure ¡
• Prepare ¡existing ¡labor ¡force ¡and ¡adopt ¡best ¡education ¡practices ¡and ¡

partnerships ¡

• Requires ¡an ¡open ¡economy ¡and ¡telecommunications ¡infrastructure ¡
• Invest ¡in ¡physical ¡capital ¡stock ¡and ¡encourage ¡parallel ¡development ¡in ¡
• ther ¡industries ¡
• Requires ¡development ¡of ¡an ¡amenity ¡complex ¡that ¡is ¡not ¡unique ¡to ¡

mining ¡industry ¡and ¡mining ¡labor ¡

SLIDE 22

A ¡Thought ¡on ¡Policy ¡

• “It ¡is ¡a ¡misfortune, ¡inseparable ¡from ¡human ¡affairs, ¡that ¡public ¡

measures ¡are ¡rarely ¡investigated ¡with ¡that ¡spirit ¡of ¡moderation ¡ which ¡is ¡essential ¡to ¡a ¡just ¡estimate ¡of ¡their ¡real ¡tendency ¡to ¡ advance ¡or ¡obstruct ¡the ¡public ¡good; ¡and ¡that ¡this ¡spirit ¡is ¡more ¡apt ¡ to ¡be ¡diminished ¡than ¡promoted, ¡by ¡those ¡occasions ¡which ¡require ¡ an ¡unusual ¡exercise ¡of ¡it.” ¡ James ¡Madison, ¡Federalist ¡Paper ¡#37 ¡

SLIDE 23

Energy ¡Economics ¡and ¡the ¡Policy ¡Environment: ¡An ¡ Illustration ¡of ¡a ¡Troubling ¡Process ¡ ¡

• EPA ¡responsible ¡for ¡an ¡“inventory” ¡of ¡methane ¡emissions ¡
• Use ¡an ¡engineering ¡approach ¡– ¡develop ¡an ¡emissions ¡factor ¡for ¡

each ¡activity ¡(well ¡completions, ¡pipeline ¡transportation, ¡ processing, ¡etc.) ¡then ¡multiply ¡the ¡emissions ¡factor ¡by ¡the ¡ number ¡of ¡units ¡of ¡the ¡activity ¡

• The ¡EPA ¡recently ¡proposed ¡a ¡significant ¡increase ¡in ¡the ¡

emissions ¡factor ¡associated ¡with ¡natural ¡gas ¡well ¡completions ¡ and ¡recompletions ¡based ¡on ¡the ¡following ¡study ¡

SLIDE 24

Data ¡Source ¡ Whole ¡Gas, ¡ Average ¡ Emissions ¡ per ¡ Completion ¡ (Mcf) ¡ Modified, ¡ Average ¡Methane ¡ Emissions ¡per ¡ Completion ¡ (Mcf) ¡ Rounded, ¡Average ¡ Methane ¡ Emissions ¡per ¡ Completion ¡(Mcf) ¡ Weatherford ¡ 667 ¡ 555 ¡ 600 ¡ Industry ¡ Data ¡Set ¡#1 ¡ 5,820 ¡ 4,844 ¡ 5,000 ¡ Devon ¡ ¡ 11,900 ¡ 9,905 ¡ 10,000 ¡ William ¡ 24,449 ¡ 20,351 ¡ 20,000 ¡

SLIDE 25

• Dependent ¡variable: ¡Methane ¡Emissions ¡
• Conclusion: ¡The ¡result ¡is ¡not ¡statistically ¡
• significant. ¡

Ordinary ¡Least ¡Squares ¡Approach ¡

SLIDE 26

Challenge ¡

• Objective: ¡Reduce ¡the ¡size ¡of ¡the ¡

confidence ¡interval ¡to ¡make ¡the ¡result ¡ statistically ¡significant. ¡ ¡

• Method: ¡Bayesian ¡Econometrics ¡

SLIDE 27

Comparison ¡

• 1
• 0.5

0.5 1 1.5 2 2.5 x 10

4

1 2 3 x 10

• 4

Methane Gas per Completion (MCF) Distribution of Mean Methane Gas per Completion (MCF) OLS Results Prior

Conclusion: ¡Methane ¡emissions ¡are ¡8900 ¡MCF ¡per ¡well ¡ because ¡we ¡say ¡they ¡are! ¡

SLIDE 28

Other ¡Policy ¡Applications ¡

• BLM ¡Risk-­‑Benefit ¡analysis ¡of ¡regulatory ¡changes ¡to ¡completion ¡

requirements ¡on ¡federal ¡and ¡Indian ¡lands ¡

• First ¡pass ¡– ¡was ¡a ¡cost ¡analysis ¡only ¡with ¡no ¡uncertainty ¡

modeling ¡

• Second ¡pass ¡– ¡involved ¡some ¡minor ¡acknowledgment ¡of ¡

benefits ¡and ¡explicitly ¡modeled ¡uncertainty ¡

• BIA ¡proposed ¡regulations ¡of ¡operations ¡in ¡Osage ¡County ¡
• Policy ¡did ¡not ¡reflect ¡understanding ¡of ¡the ¡production ¡

characteristics ¡of ¡Osage ¡County ¡

• Models ¡illustrated ¡how ¡even ¡modest ¡costs ¡can ¡stress ¡stripper ¡

well ¡production ¡into ¡its ¡shut ¡down ¡criteria ¡

• Rule ¡enjoined ¡

SLIDE 29

Concluding ¡Thoughts ¡and ¡Reasons ¡for ¡Optimism ¡ ¡

• Today’s ¡oil ¡and ¡gas ¡industry ¡is ¡very ¡different ¡from ¡it’s ¡origins ¡

150 ¡years ¡ago… ¡

• It ¡is ¡technology ¡intensive ¡and ¡offers ¡spillover ¡opportunities ¡

and ¡incentive ¡for ¡innovation ¡

• It ¡is ¡a ¡complement ¡to ¡modern ¡manufacturing ¡that ¡relies ¡

much ¡more ¡on ¡cheap ¡and ¡reliable ¡energy ¡than ¡it ¡does ¡on ¡ cheap ¡and ¡reliable ¡labor ¡

• It ¡is ¡occupationally ¡diverse, ¡allowing ¡skill ¡sets ¡to ¡transfer ¡to ¡
• ther ¡industries ¡when ¡extraction ¡activity ¡slows ¡
• It ¡rewards ¡education ¡in ¡the ¡sciences, ¡business, ¡

computer ¡sciences ¡and ¡IT, ¡legal ¡and ¡compliance, ¡ communications, ¡etc. ¡

• It ¡can ¡be ¡transformative! ¡