CC BY
18
Научная статья
DOI: 10.15593/2224-9354/2022.14 УДК 630*666
И.В. Харионовская
ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ РЕГИОНА КАК ИНСТРУМЕНТ УСТОЙЧИВОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСАМИ
Рассматриваются методологические основы и практика прогнозирования стоимости лесных ресурсов Республики Коми с применением современных программных средств и информационных технологий. Результатом изучения и обобщения существующих нормативно-справочных материалов и опыта применения информационных технологий стала разработка методики прогнозной поквартальной стоимостной оценки лесных ресурсов на долгосрочный период. За основу при этом были взяты существующие территориально дифференцированные таблицы хода роста, сортиментные таблицы по основным лесообразующим породам, а также инструменты геоинформационного анализа и обработки данных программных средств ArcGis и системы управления базами данных MySQL. Для анализа использовались первичные поквартальные данные по состоянию лесного фонда, предоставленные Территориальным фондом информации Республики Коми. Определение прогнозной удельной стоимости запаса лесных ресурсов на гектар лесной площади позволило также оценить эффективность лесовосстановительных мероприятий и территориально дифференцировать лесничества по основным факторам, влияющим на эффективность лесовосстановления. В качестве критерия прогнозной эффективности лесовосстановления в исследовании было взято соотношение прироста стоимости товарного запаса лесных ресурсов на гектар (удельной стоимости) и затрат на лесо-восстановление на гектар в рамках прогнозного периода. Затраты на лесовосстановительную деятельность определялись по нормативам затрат на рубки ухода, установленным Министерством природных ресурсов и охраны окружающей среды Республики Коми, проиндексированным на современный уровень инфляции. Сделан вывод о высокой эффективности лесовосстановительной деятельности в долгосрочном периоде (50 лет), при условии соблюдения установленных норм и принципов устойчивого лесопользования и лесовосстановления.
Ключевые слова: долгосрочное прогнозирование, стоимостная оценка лесных ресурсов, эффективность лесопользования, геоинформационные технологии.
Введение. В настоящее время в научной среде тема устойчивого лесопользования и лесоуправления активно разрабатывается и развивается. Исследования направлены как на теоретическое обоснование принципов устойчивости [1], так и на опыт и результаты их практической реализации [2, 3]. Ведущими специалистами в сфере устойчивого управления лесами (УУЛ) изучена специфика организации лесопользования в соответствии с принципами устойчивости в различных регионах как России, так и других стран. В частности была подробно изучена практика лесопользования в Финляндии, Швеции, был также изучен опыт США, Канады, Белорусии и Украины [4]. В России наиболее известны проекты по организации модельных лесов - Псковский модельный лес, модельный лес «Гассинский» в Хабаровском крае, а также модельный
© Харионовская И.В., 2022 Харионовская Ирина Владимировна - младший научный сотрудник лаборатории экономики природопользования ИСЭиЭПС ФИЦ КомиНЦ УрО РАН, е-mail: airinh1976@yandex.ru.
лес «Прилузье» в Республике Коми [5]. Представляет интерес также практика организации учебно-опытных лесничеств в Архангельской, Вологодской, Воронежской, Московской, Ленинградской и ряде других областей, основанная на разработанных в советское время научных основах непрерывного и неис-тощительного лесопользования [6, 7].
Парадигма устойчивого развития, основы которой были приняты на Конференции ООН по окружающей среде и развитию в 1992 г. в Рио-де-Жанейро, включает три составляющих: стабильное развитие экономики, экологическое благополучие и социальную справедливость в распределении благ и издержек от использования природных ресурсов [8]. С тех пор тема эффективного и не-истощительного использования лесных ресурсов не только не потеряла актуальности, но и получила широкое развитие, что отражено в нормативных документах, принимаемых как на межгосударственном, так и страновом, в том числе российском, уровне. В соответствии с определением Министерской конференции по защите лесов в Европе (Forest Europe), устойчивое управление лесами определяется как «динамичная и развивающаяся концепция, которая направлена на сохранение и приумножение экономических, социальных и экологических ценностей всех типов лесов на благо нынешнего и будущих поколений» [9]. Таким образом, заявлена важность не только современной, но и прогнозной оценки состояния лесных ресурсов.
В России начало внедрения принципов УУЛ на государственном уровне связано с принятием в 1998 г. Концепции устойчивого управления лесами Российской Федерации и утверждением «Критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации». Устойчивое управление лесами является одним из основных принципов лесного законодательства, утвержденным Лесным кодексом Российской Федерации [10, 11]. Однако данные документы имеют в основном декларативный характер и не создают конкретных механизмов реализации и оценки устойчивости лесопользования.
Относительно новым направлением исследований являются разработки в сфере программного моделирования и прогнозирования развития лесопользования, а также оценки лесных ресурсов с помощью программно-информационных технологий. Расширяется использование методов дистанционного зондирования и космического мониторинга, в частности, при пожарном мониторинге и контроле за лесонарушениями. На их основе формируются также методики оценки качества лесовосстановления и неистощительности лесопользования [12, 13]. На современном этапе в России наибольшее развитие получили информационные системы учета лесных ресурсов. Картографические материалы, разработанные с помощью геоинформационных систем (ГИС), используются при составлении государственного реестра лесного фонда, инвентаризации лесов, контроле за эксплуатацией лесных участков, при пожарном мониторинге. В 2013 г. в России начала функционировать Единая
государственная автоматизированная информационная система «Учет древесины и сделок с ней» (ЛесЕГАИС), а также введена единая автоматизированная информационная система государственного лесного реестра (АИС ГЛР).
Несмотря на активное развитие информационных технологий, вопросы экономической оценки лесных ресурсов остаются пока в стороне и не имеют сформированной научно-методической основы. Это затрудняет оценку и анализ устойчивости лесопользования и лесохозяйственной деятельности с точки зрения экономической эффективности. Целью данного исследования стало формирование методологических и методических основ долгосрочного моделирования и прогнозной оценки стоимости лесных ресурсов региона и апробация разработанных методов на данных по лесному фонду Республики Коми. В ходе исследования были изучены существующие методы и инструменты прогнозирования и моделирования, основанные на современных информационных технологиях, и сформирована оптимальная устойчивая модель развития лесных ресурсов. Дана также оценка экономической эффективности лесовосстановительной деятельности в соответствии со сформированной моделью.
Информационная основа и этапы исследования. Первичные показатели по лесным ресурсам были получены от Территориального фонда информации Республики Коми в формате базы данных геоинформационных систем ArcGIS в разрезе кварталов по параметрам: площадь квартала, запас, диаметр, высота, возраст, объем хлыста, полнота, бонитет по основным лесообразующим породам. Поквартальные показатели приведены в соответствующий формат для моделирования с помощью программных средств системы управления базами данных MySQL.
Этапы исследования включали:
• анализ нормативно-справочных материалов по формированию и развитию лесных ресурсов и лесопользованию;
• разработку алгоритма и методики товарно-стоимостной оценки лесных ресурсов;
• обработку первичных данных и приведение ее в формат совместимой цифровой базы данных;
• разработку программного модуля по прогнозированию состояния и стоимости лесных ресурсов с использованием программных средств ArcGis и системы управления базами данных MySQL;
• составление оптимальных территориально-дифференцированных сценариев развития лесных ресурсов для каждого лесничества и прогнозирование стоимостных показателей лесных ресурсов по лесничествам и в целом Республике Коми;
• выявление территориальных особенностей развития и формирования стоимости лесных ресурсов;
• определение эффективности лесовосстановления по лесничествам и в целом по республике.
Анализ нормативно-справочньх материалов и разработка методики товарно-стоимостной оценки лесньх ресурсов. В ходе исследования проанализированы и оцифрованы нормативно-справочные материалы по сортиментной структуре и особенностям развития насаждений. Для каждого лесничества сформированы алгоритмы поквартального расчета товарной структуры и стоимости лесных ресурсов и составления долгосрочного прогноза развития лесных насаждений.
Основным источником информации о характере формирования лесных ресурсов в долгосрочной перспективе являются таблицы хода роста насаждений основных лесообразующих пород (ТХР). В ТХР представлена динамика таксационных показателей древостоя в процессе его развития, с учетом биологических особенностей, почвенно-климатических условий, происхождения и структуры древостоя, характера антропогенного и иных видов воздействий. Базовая методология ТХР практически не менялась на протяжении всей истории их формирования в России и была основана на обобщении эмпирических данных, полученных с пробных площадей. Основным недостатком современной системы ТХР является наличие значительного числа и разновидностей нормативных таблиц, не представляющих упорядоченной и взаимосвязанной системы.
Для условий республики исследование располагало имеющимися в справочных материалах ТХР полных насаждений - это типовые таблицы хода роста древостоев Притундрового, Северотаежного, Среднетаежного и Южнотаежного лесотаксационных подрайонов северо-востока европейской части России [14]. Для расчетов использовались также региональные сортиментные таблицы, адаптированные под современную товарную структуру лесных ресурсов [14]. В целях адаптации нормативов к современным условиям параметры роста были скорректированы с помощью современной системы графических нормативов, разработанной ФГБУ «Рослесинфорг» Федерального агентства лесного хозяйства для Двинско-Вычегодского таежного лесного района [15, 16]. Графические нормативы содержат схемы развития насаждений при различных исходных условиях. С их использованием для каждого таксационного района были определены предельные значения полноты и возраста насаждений, при которых возможен выход на оптимальные показатели, соответствующие ТХР. В случае выхода показателей за предельные значения параметры роста были скорректированы с учетом полноты и запаса насаждений.
Удельная стоимость товарного запаса лесных ресурсов определялась по формуле
п
Суд _ ^ (З ■ Кг т.стр ' Сг'Х (1)
1=1
где Суд - стоимость товарного запаса лесных ресурсов, получаемых с гектара лесной площади; п - число элементов товарной структуры квартала; З - запас лесных ресурсов на гектар лесной площади; Кгт.стр - доля 1-го элемента сортиментной структуры квартала; С - цена 1 м3 1-го элемента.
Для определения пропорций и составных единиц товарной структуры использована методика, разработанная сотрудниками Института экономических и энергетических проблем Севера ФИЦ КНЦ УрО РАН [17, 18]. Она основана на преобразовании типовых региональных сортиментных таблиц с учетом современной сортиментной структуры лесной продукции и статистических данных по фактическим ценам на лесные сортименты. Пример поквартального расчета показателей удельной стоимости товарного запаса приведен в таблице.
Расчет удельной стоимости запаса лесных ресурсов (на примере хвойных лесных ресурсов Ношульского участкового лесничества)
Номер квартала Запас на гектар, м3 Пиловочник, % Фанерный кряж, % Балансы, % Дрова, % Отходы, % Удельная стоимость, тыс. руб./га
Цена сортимента, тыс. руб. за м3 2,49 3,26 1,31 0,61 0
100 83,0 9,4 3,27 15,78 0,4 2,94 36,15
101 93,1 12,94 3,16 24,98 0,7 4 8,99
102 21,2 4,01 0,84 7,11 0,27 1,06 1,73
103 64,5 8,92 2,12 18,15 0,49 2,91 9,33
104 115,1 13,07 3,32 31,81 0,6 5,46 78,16
105 114,9 13,48 3,9 28,71 0,57 5,09 47,56
106 86,5 9,56 3,5 14,89 0,41 2,9 25,25
Разработка программного модуля по прогнозированию состояния и стоимости лесных ресурсов. Разработанный программный модуль был основан на использовании средств ArcGis и системы управления базами данных MySQL. В ходе преобразования первичной информации была создана база пространственно-временных поквартальных данных с агрегацией их на уровень лесничества. Связанный с ней программный модуль позволяет управлять данными, реализуя задачи долгосрочного прогноза таксационных характеристик. Для каждого из 51073 кварталов лесного фонда республики были определены показатели высоты, диаметра, запаса, полноты насаждений по породам, возрастам и основным бонитетам, а также показатели товарной структуры и удельной стоимости запаса на гектар, по состоянию на 01.01.2020 г. и прогнозные через 50 лет. Такая длительность периода обоснована тем, что она составляет половину среднего оборота рубки насаждений и соответствует периоду долгосрочной аренды лесов лесопользователями. Схема программного модуля приведена на рис. 1.
Пример графического представления анализа поквартальных данных приведен на рис. 2. Прогноз показал, что при реализации лесовосстановительных мероприятий в соответствии с оптимальным сценарием долю ценных сортиментов (пиловочника и фанерного кряжа) можно существенно повысить, в среднем с 10-20 до 30 %, а по некоторым кварталам - до 40-50 % от общего запаса на гектар.
Рис. 1. Схема программного модуля по прогнозированию стоимости лесных ресурсов
Рис. 2. Поквартальное распределение доли пиловочника и фанерного кряжа в запасе лесных ресурсов, факт и прогноз (Ношульское участковое лесничество)
Составление территориально-дифференцированных сценариев развития и прогнозирование стоимостных показателей лесных ресурсов по лесничествам. В исследовании использовались имеющиеся в распоряжении региональные ТХР для полных насаждений. Они отражают эталонное состояние и развитие насаждений, оптимальных для данных условий, наиболее соответствующих целям хозяйствования. Этот тип ТХР часто используется для долгосрочного прогнозирования состояния лесных ресурсов, но может слу-
жить в основном как образец, эталон, к которому нужно стремиться. Для приведения этих нормативов к реальным условиям воспроизводства в Республике Коми они были скорректированы с использованием современной системы графических нормативов для Двинско-Вычегодского таежного лесного района, учитывающих фактическую полноту насаждений [16].
Вместе с этим при прогнозировании подразумевается, что при последующем восстановлении будут соблюдены все нормы по уходу за лесными ресурсами, предусмотренные законодательством, поэтому качество восстановления будет близко к оптимальному. Оптимальная модель лесовосстановления предполагает комплекс восстановительных мероприятий, в первую очередь периодические и своевременные рубки ухода в соответствии с установленными ле-сохозяйственными нормативами. В процессе изучения нормативной базы, а также экспертных оценок установлено, что лесохозяйственный минимум включает в среднем одну рубку ухода в молодняках и две рубки ухода в среднеспелых насаждениях. Этот минимум взят за основу для построения устойчивой восстановительной модели и сценариев лесовосстановления [19].
Для каждого лесничества с помощью разработанного программного комплекса были смоделированы территориально дифференцированные поквартальные сценарии развития лесных ресурсов. Пример графического сценария развития лесных ресурсов по показателям среднего диаметра и запаса представлен на рис. 3 и 4.
О
О 50 100 150 200 250
Возраст, лет
—•— 3 бонитет ♦ 4 бонитет —5 бонитет
Рис. 3. Сценарии развития еловых насаждений для условий средней тайги, изменение диаметра
Как видно по графику на рис. 4, развитие насаждений к возрасту 160 лет достигает «пиковых» значений показателей запаса, после чего происходит их снижение. Если проследить изменения показателя стоимости запаса на гектар (удельной стоимости), то пиковые значения также будут достигаться в возрас-
те 160 лет по всем сценариям (рис. 5). Возраст, соответствующий максимальному значению показателей запаса, принято называть возрастом спелости леса. В нашем исследовании возраст спелости был ориентиром при формировании наиболее оптимальных сценариев развития лесных ресурсов.
Рис. 4. Сценарии развития еловых насаждений для условий средней тайги, изменение запаса
Рис. 5. Сценарии развития еловых насаждений для условий средней тайги, изменение удельной стоимости
Территориальные особенности развития и формирования стоимости лесных ресурсов. В процессе прогнозирования на период 50 лет для каждого лесничества определена возможность постепенного выхода состояния лесных ресурсов на модельные параметры с учетом проведения необходимых лесо-восстановительных мероприятий. Определены территории, на которых ресурсы истощены настолько, что в пределах прогнозируемого периода не подлежат восстановлению в полном объеме.
Изучение территориальных особенностей состояния и изменения качественных показателей лесничеств позволило произвести их типизацию и группировку. В ходе геоинформационного анализа поквартальных данных выяснилось, что в зависимости от размещения и качества лесов меняются показатели их освоения, качества и возможного прироста стоимости товарного запаса, с формированием выраженных территориально типов. Для типизации лесничеств проанализировано их распределение по показателям прогнозной стоимости спелых и перестойных лесов на гектар и среднего годового прироста на гектар. Данные по среднему годовому приросту были взяты в соответствии со схемой эколого-экономического районирования территории Республики Коми, выполненной специалистами Института биологии КомиНЦ УрО РАН [20, с. 14-30]. Прогнозная стоимость на гектар отражает как текущее состояние лесов, так и потенциал их восстановления на основе исходных товарных параметров. Средний годовой прирост на гектар характеризует природно-климатические особенности.
Графическое распределение лесничеств по основным показателям позволило выявить типы лесничеств по ключевым факторам лесопользования (интенсивность освоения) и лесовосстановления (условия прироста и возрастная структура древостоев) (рис. 6).
600
500
й 400
ю
<=■ 300
£ 200
100
о
Р Е
в с
• . 1 •
• • •
А
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Годовой прирост, м-/га
1,2
1,4
1,6
А - Печорское, Каджеромское, Ижемское В - Вуктыльское, Печоро-Илычское, Комсомольское С - Троицко-Печорское, Сосногорское, Ухтинское
Б - Удорское, Междуреченское, Ертомское, Мещурское, Железнодорожное Е - Помоздинское, Сторожевское, Усть-Немское, Айкинское, Корткеросское, Локчимское Е - Чернамское, Пруптское, Усть-Куломское, Сыктывкарское, Сыктывдинское О - Койгородсое, Сысольское, Кажимское, Прилузское, Летское
Рис. 6. Группировка лесничеств по показателям прогнозной стоимости спелых и перестойных лесов на гектар и среднего годового прироста
Все лесничества условно можно разделить на три основных сектора, обусловленных территориальным расположением: северные лесничества (группа А), лесничества центральной части (группы В, С, Б) и южные лесничества (груп-
пы Е, Б, О). В их границах в зависимости от соотношения прогнозной удельной стоимости и среднего прироста выделяются компактные группы с однородными показателями.
Северные, слабо осваиваемые и наименее продуктивные леса отличаются низким потенциалом роста товарной стоимости (группа А). Прогнозная стоимость запаса на гектар в этих лесничествах не достигает 200 тыс. руб./га. Лесничества центральной части делятся на три группы, как по благоприятности условий произрастания, так и по интенсивности освоения. Прогнозная стоимость в этих группах колеблется примерно в одинаковом диапазоне - от 200 до 300 тыс. руб./га. На основе анализа данных выяснилось, что в разных группах схожий уровень стоимости стал результатом действия отличающегося набора факторов.
Группа В объединяет восточные лесничества с низким уровнем освоения лесных ресурсов и преобладанием спелых и перестойных лесов с длительным периодом восстановления. При невысоком годовом приросте эти леса имеют достаточно высокие показатели запаса и товарной структуры. Однако наращивание промышленной заготовки в этих лесах может привести к существенному снижению их стоимости вследствие большой длительности периода восстановления.
Группа С объединила лесничества с высокой интенсивностью освоения в прошлом и достаточно высоким потенциалом восстановления в будущем. Интенсивные истощительные рубки, которые велись в советское время, стали причиной снижения фактических показателей запаса и стоимости до уровня соседней группы лесничеств с более низким уровнем среднего годового прироста. Однако перспектива ввода в эксплуатацию больших объемов средневозрастных и приспевающих сосновых лесов, при соответствующем уровне восстановления, обусловливает хорошие качественные и стоимостные прогнозные показатели.
В группу Б вошли наиболее истощенные западные лесничества с низким потенциалом восстановления. Они характеризуются, при более высоком среднем приросте по сравнению с группами В и С, более низкими показателями прогнозного запаса и стоимости. Это леса, которые в рассматриваемом прогнозном периоде не смогут полностью восстановиться.
Южные лесничества в целом характеризуются высокими показателями годового прироста, запаса на гектар, качества и стоимости лесных ресурсов. Группа Е включает среднеудаленные от основных центров переработки лесных ресурсов лесничества, на которых в прошлом леса осваивались достаточно интенсивно. Несмотря на более низкий по сравнению с расположенными южнее лесничествами уровень эксплуатации, они имеют высокую степень истощения лесов, что в совокупности с невысоким приростом обусловливает более низкие потенциал восстановления лесов и стоимость товарного запаса, как фактическую, так и прогнозную.
Группа Б включает лесничества с хорошей способностью восстановления и высокой интенсивностью эксплуатации, расположенные в центральной части, где
сосредоточено основное потребление лесных ресурсов. Несмотря на высокую интенсивность заготовок, показатели качества лесных ресурсов достаточно высокие, что обусловлено высоким уровнем среднего прироста. В подгруппе выделяется Пруптское лесничество, характеризующееся уникальный породным составом, с преобладанием на южной границе старовозрастных осинников с очень высоким запасом и вследствие этого имеющее высокую удельную стоимость на гектар.
В группе О сосредоточены наиболее продуктивные леса, с высокой интенсивностью заготовок. Лесничества этой группы имеют самый высокий уровень по всем показателям и обладают самым высоким потенциалом восстановления. Уровень среднего годового прироста в них позволяет компенсировать высокую степень освоения и истощения. Однако стоит отметить, что два самых южных лесничества - Прилузское и Летское - имеют более низкий по сравнению с соседними лесничествами прирост удельной стоимости. Это связано с тем, что степень истощения ресурсов превысила предельный уровень, при котором возможен выход на оптимальные параметры в течение прогнозного периода.
Территориальное распределение лесничеств по фактической и прогнозной стоимости товарного запаса спелых и перестойных лесов на гектар представлено на рис. 7.
Средняя стоимость
запаса, ть «.руб./га
0- 150
151 200
Н1 201 250
251 300
301 360
351 400
401 450
а б
Рис. 7. Распределение лесничеств по удельной стоимости запаса спелых и перестойных лесов: а - факт, б - прогноз
Определение эффективности лесовосстановления. В качестве основного критерия прогнозной эффективности лесовосстановления в исследовании был взято соотношение прироста стоимости товарного запаса лесных ресурсов на гектар (удельной стоимости) и затрат на лесовосстановление на гектар в
рамках прогнозного периода. Выбор данного показателя обоснован тем, что он не зависит от площади анализируемых участков и комплексно характеризует качество лесных ресурсов по величине, товарной (сортиментной) и стоимостной структуре запаса на гектар.
Для определения затрат использованы нормативы затрат на рубки ухода, установленные Министерством природных ресурсов и охраны окружающей среды Республики Коми в нормативно-технических картах, проиндексированные на современный уровень инфляции. Установлено, что затраты на лесовос-становление достаточно постоянны, незначительно увеличиваются в более северных лесничествах вследствие удорожания расходов на оплату труда и коррелируют не с приростом товарной стоимости, а с площадью, на которой проводится лесовосстановление. Таким образом, эффективность лесовосста-новления напрямую зависит от прироста удельной стоимости, который также может быть критерием эффективности. Использование показателя прироста удельной стоимости в качестве дополнительного критерия эффективности обоснован тем, что он не зависит от площади анализируемых участков и комплексно характеризует качество лесных ресурсов по величине, товарной (сор-тиментной) и стоимостной структуре запаса на гектар.
В целом по республике общий прирост стоимости товарного запаса лесных ресурсов за счет реализации лесовосстановительной модели равен 1213 млрд руб. Средняя доля затрат на лесовосстановление в приросте удельной стоимости составит 13 %, что свидетельствует о высокой эффективности модели лесовосста-новления. Таким образом, с помощью прогнозирования установлено, что при реализации лесовосстановительных мероприятий в соответствии с разработанной моделью можно существенно повысить качество лесных ресурсов и их товарную стоимость, при этом лесовосстановительная деятельность будет экономически оправданна и высокоэффективна.
Выводы. Использование нового программного инструментария позволило спрогнозировать и оценить поквартально стоимость лесных ресурсов на долгосрочный период (50 лет). В процессе прогнозирования были разработаны территориально дифференцированные сценарии развития лесных ресурсов, учитывающие возможность достижения оптимальных с точки зрения эффективности лесовосстановления параметров. По итогам исследования была проведена типизация и группировка лесничеств по показателям прогнозной стоимости спелых и перестойных лесов на гектар и среднего годового прироста на гектар, отражающих действие двух ключевых факторов формирования лесоресурсной базы: интенсивности освоения и качества лесорастительных условий. Сопоставление фактических и прогнозных показателей лесничеств выявило, что наибольшего прогресса в качестве и удельной стоимости лесов можно достичь в южных лесничествах с наиболее интенсивным уровнем лесопользования. Хороший потенциал восстановления имеют также лесничества, расположенные немного север-
нее центральной части республики: Сосногорское, Ухтинское и Троицко-Печорское. Это объясняется наличием достаточного количества средневозрастных и приспевающих лесов. При сопоставлении прироста удельной стоимости и затрат на лесовосстановление доказана высокая эффективность лесовосстанови-тельной деятельности, общий прирост стоимости товарного запаса в результате ее реализации в соответствии с устойчивой оптимальной моделью может составить 1213 млрд руб., а объем затрат на лесовосстановление - 165 млрд руб., или всего 13 % от прироста стоимости. Данные выводы могут послужить основой формирования стратегии устойчивого управления лесными ресурсами как на региональном уровне, так и на уровне отдельных организаций, ведущих деятельность в сферах лесопользования и лесного хозяйства.
Список литературы
1. Переход к устойчивому управлению лесами в России: теоретико-методические предпосылки / А.З. Швиденко, Д.Г. Щепащенко, Ф. Кракснер, А.А. Онучин // Сибирский лесной журнал. - 2017. - № 6. - С. 3-25.
2. Бутко Г.П. Приоритеты устойчивого лесопользования // Леса России и хозяйство в них. - 2020. - № 4 (75). - С. 28-33.
3. Интенсивное устойчивое лесное хозяйство: барьеры и перспективы развития: сб. ст. / под ред. Н. Шматкова; Всемир. фонд дикой природы (WWF). -М., 2013. - 214 с.
4. Примеры зарубежного опыта устойчивого лесоуправления и лесопользования: сб. ст. / под ред. Н. Шматкова; Всемир. фонд дикой природы (WWF). -М., 2012. - 180 с.
5. Кузьмина М.В., Карапеткова А.А. Модельные леса - технология устойчивого лесоуправления // Леса России и хозяйство в них. - 2016. - № 4. -С. 70-76.
6. Примеры отечественного опыта устойчивого лесоуправления и лесопользования: сб. ст. / под ред. Н. Шматкова; Всемир. фонд дикой природы (WWF). - М., 2013. - 240 с.
7. Моисеев Н.А., Комков В.В. Оптимизация воспроизводства лесных ресурсов. - М.: Лесн. пром-сть, 1987. - 246 с.
8. Agenda 21. United Nations Conference on Environment and Development. -Rio de Janerio, 1992. - URL: https://sustainabledevelopment.un.org/content/docu-ments/Agenda21.pdf (accessed 10 November 2021).
9. Sustainable forest management / The Food and Agriculture Organization of the United Nations. - URL: https://www.fao.org/forestry/sfm/en/ (accessed 10 November 2021).
10. Печаткин В.В. Эволюция лесопользования и лесовосстановления в России: мифы и реальность // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2013. - № 2. - C. 161-170.
11. Лесной кодекс Российской Федерации: принят 04.12.2006 № 200-ФЗ (ред. от 02.07.2021) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2021). - URL: https://base.garant.ru/12150845/ (дата обращения: 15.12.2020).
12. Мохирев А.П., Дрягин В.В., Горяева Е.В. Проблемы внедрения информационных систем в управлении лесопользованием // Актуальные проблемы лесного комплекса: сб. науч. тр. / Брян. гос. инж.-технол. акад. - Брянск, 2012. - Вып. 33. - С. 22-24.
13. Волкова Е.С. Создание и использование пространственной базы данных для оптимизации развития сферы лесопользования (на примере Томской области) // Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью: сб. материалов: в 3 т. - Новосибирск, 2016. - С. 100-104.
14. Лесотаксационный справочник для северо-востока европейской части СССР (нормативные материалы для Архангельской, Вологодской областей и Коми АССР). - Архангельск, 1986. - 356 с.
15. Романюк Б.Д. Новые региональные нормативы для интенсивной и устойчивой модели ведения лесного хозяйства / С.-Петерб. науч.-исслед. ин-т лесн. хоз-ва; НИИ леса Финляндии METLA. - Йоэнсуу, 2009. - 79 с.
16. Об утверждении Правил ухода за лесами: Приказ М-ва природных ресурсов и экологии РФ России от 22.11.2017 № 626 (ред. от 27.03.2020). -URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71743498/ (дата обращения: 15.12.2020).
17. Носков В.А., Шишелов М.А. Подходы к оценке природного капитала лесов и перспективы модернизации лесопользования в контексте «зеленой» экономики // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2018. - Т. 11, № 6. - С. 41-56.
18. Носков В.А. Структурный анализ лесоресурсного потенциала Республики Коми // Актуальные проблемы, направления и механизмы развития производительных сил Севера: сб. ст. Седьмой Всерос. науч.-практ. конф.: в 2 ч. - Сыктывкар: Коми республиканская типография, 2020. - Ч. I. - С. 311-319.
19. Лопатин Е.В. Интенсивность добавляет стоимость // Лесная индустрия. - 2015. - № 4. - С. 12-13.
20. Эколого-географические основы рационального природопользования в многолесных районах / Ин-т биологии Коми НЦ УрО РАН. - Сыктывкар, 1995. - 112 с.
References
1. Shvidenko A.Z., Shchepashchenko D.G., Kraksner F., Onuchin A.A. Perekhod k ustoichivomu upravleniiu lesami v Rossii: teoretiko-metodicheskie predposylki [Transition to sustainable forest management in Russia: Theoretical and methodological backgrounds]. Sibirskii lesnoi zhurnal, no. 6, 2017, available at:
M.B. XapuoHOBCKaa
https://www.sibran.ru/upload/iblock/eid/e1dafa9af792155bf7839ae5efDfe52a.pdf (accessed 10.02.2021).
2. Butko G.P. Prioritety ustoichivogo lesopol'zovaniia [Priorities for sustainable forest management]. Lesa Rossii i khoziaistvo v nikh, 2020, no. 4 (75), pp. 2833, available at: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/10281 (accessed 10.02.2021).
3. Intensivnoe ustoichivoe lesnoe khoziaistvo: bar'ery i perspektivy razvitiia [Intensive sustainable forestry: Barriers and development prospects]. Ed. N. Shmatkov. Moscow, WWF Russia, 2013, 214 p.
4. Primery zarubezhnogo opyta ustoichivogo lesoupravleniia i lesopol'zovaniia [Examples of foreign experience in sustainable forest management]. Ed. N. Shmatkov. Moscow, WWF Russia, 2012, 180 p.
5. Kuz'mina M.V., Karapetkova A.A. Model'nye lesa - tekhnologiia ustoichivogo lesoupravleniia [Model forests - sustainable technology forest management]. Lesa Rossii i khoziaistvo v nikh, 2016, no. 4, pp. 70-77, available at: http://usfeu.ru/media/filer_public/13/a4/13a40968-92e4-4d1c-96f4-048bbf2e980d/zhurnal_04_obl_2016.pdf (accessed 5.11.2021).
6. Primery otechestvennogo opyta ustoichivogo lesoupravleniia i lesopol'zovaniia [Examples of Russian experience in sustainable forest management and forest use]. Ed. N. Shmatkov. Moscow, WWF Russia, 2013, 240 p.
7. Moiseev N.A., Komkov V.V. Optimizatsiia vosproizvodstva lesnykh resursov [Optimizing reproduction of forest resources]. Moscow, Timber industry, 1987, 246 p.
8. Agenda 21. United Nations Conference on Environment and Development, 1992, available at: https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/ Agenda21.pdf (accessed 10.11.2021).
9. Sustainable forest management. The food and agriculture organization of the United Nations. Available at: https://www.fao.org/forestry/sfm/en/ (accessed 10.11.2021).
10. Pechatkin V.V. Evoliutsiia lesopol'zovaniia i lesovosstanovleniia v Rossii: mify i real'nost' [The evolution of forest exploitation and restoration in Russia: Myths and realities]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz, 2013, no. 2, pp. 161-170.
11. Lesnoi kodeks Rossiiskoi Federatsii [Forest Code of the Russian Federation]. Dated 04.12.2006, No. 200-FZ (rev. on 02.07.2021, 01.09.2021). Available at: https://base.garant.ru/12150845/ (accessed 15.12.2020).
12. Mokhirev A.P., Driagin V.V., Goriaeva E.V. Problemy vnedreniia informatsionnykh sistem v upravlenii lesopol'zovaniem [Implementation problems of information systems in forest management]. Aktual'nye problemy lesnogo kompleksa. Bryansk, Bryansk State Engineering and Technology University, 2012. iss. 33, pp. 2224, available at: http://www.science-bsea.bgita.ru/ (accessed 15.12.2020).
13. Volkova E.S. Sozdanie i ispol'zovanie prostranstvennoi bazy dannykh dlia optimizatsii razvitiia sfery lesopol'zovaniia (na primere Tomskoi oblasti) [Making and using of spatial database for optimization of forest management sphere (by the example of the Tomsk region)]. Ekonomicheskoe razvitie Sibiri i Dal'nego Vostoka. Ekonomika prirodopol'zovaniia, zemleustroistvo, lesoustroistvo, upravlenie nedvizhimost'iu. Novosibirsk, SSUGT, 2016, pp. 100-104.
14. Lesotaksatsionnyi spravochnik dlia severo-vostoka evropeiskoi chasti SSSR (normativnye materialy dlia Arkhangel'skoi, Vologodskoi oblastei i Komi ASSR) [Forest taxation reference book for the north-east of the European part of the USSR (regulatory materials for the Arkhangelsk, Vologda regions and the Komi ASSR)]. Arkhangelsk, Arkhangelsk Institute of Forestry and Wood Chemistry, 1986, 356 p.
15. Romaniuk B.D. Novye regional'nye normativy dlia intensivnoi i ustoichivoi modeli vedeniia lesnogo khoziaistva [New regional standards for an intensive and sustainable model of forest management]. St. Petersburg, SPbNIILH, Joensuu, Finnish Forest Research Institute MELTA, 2009, 79 p.
16. Ob utverzhdenii Pravil ukhoda za lesami [On approval of the Rules for the care of forests]. Order of the RF Ministry of Natural Resources and Ecology dated 22.11.2017, No. 626 (rev. 27.03.2020). Available at: https://www.garant.ru/products/ ipo/prime/doc/71743498/ (accessed 15.12.2020).
17. Noskov V.A., Shishelov M.A. Podkhody k otsenke prirodnogo kapitala lesov i perspektivy modernizatsii lesopol'zovaniia v kontekste "zelenoi" ekonomiki [Approaches to the assessment of the natural capital of forests and the prospects for modernizing forest management in the context of the "green" economy]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz, 2018, no. 4, pp. 41-56.
18. Noskov V.A. Strukturnyi analiz lesoresursnogo potentsiala Respubliki Komi [Structural analysis of the forest resource potential in Komi Republic]. Aktual'nye problemy, napravleniia i mekhanizmy razvitiia proizvoditel'nykh sil Severa. Proc. 7th All-Russ. Acad. Conf. (Syktyvkar, Sep. 9-11, 2020). Komi respublikanskaia tipografiia, 2020, prt. 1, pp. 311-319.
19. Lopatin E.V. Intensivnost' dobavliaet stoimost' [Intensity adds value]. Lesnaia industriia, 2015, no. 4, pp. 12-13.
20. Ekologo-geograficheskie osnovy ratsional'nogo prirodopol'zovaniia v mnogolesnykh raionakh [Ecological and geographical foundations of rational nature management in multi-forest areas]. Syktyvkar, IB FRC Komi SC UB RAS, 1995, 112 p.
Оригинальность 82 %
Поступила 29.11.2021 Одобрена 20.12.21 Принята к публикации 03.03.2022
I.V. Kharionovskaya
LONG-TERM FORECASTING OF THE COST OF REGIONAL FOREST RESOURCES AS A TOOL FOR SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT
This paper discusses methodological foundations and practice of forecasting the cost of forest resources in the Komi Republic (Russia) using modern software and information technologies. The result of the study and generalization of existing regulatory and reference materials and experience in the use of information technology was the development of a methodology for predictive quarterly cost assessment of forest resources for a long term. The existing geographically differentiated tables of the growth rate, assortment tables for the main forest-forming species, as well as tools for geoinformation analysis and data processing of the ArcGis software and the MySQL database management system were taken as a basis. The authors used primary quarterly data on the state of the forest fund provided by the Territorial Information Fund of the Komi Republic. Determination of the predicted unit cost of forest resources per hectare of forest area also made it possible to assess the effectiveness of reforestation measures and territorially differentiate forest districts by the main factors affecting the efficiency of reforestation. As a criterion for the predicted efficiency of reforestation the study draws on the ratio of the increase in the value of the commodity stock of forest resources per hectare (unit cost) and the cost of reforestation per hectare within the forecast period. The costs of reforestation activities were determined according to the standards established by the Ministry of Natural Resources and Environmental Protection of the Republic of Komi, indexed to the current inflation rate. The paper concludes the high efficiency of reforestation activities in the long term (50 years), given the observance of the established norms and principles of sustainable forest management and reforestation.
Keywords: long-term forecasting, valuation of forest resources, efficiency of forest management, geoinformation technologies.
Irina V. Kharionovskaya - Junior Researcher, Laboratory of Environmental Economics, The Institute for Social Economic and Energy Problems of the North Federal Research Center, Komi Science Centre UB RAS, e-mail: airinh1976@yandex.ru.
Received 29.11.2021 Accepted 20.12.2021 Published 03.03.2022
Финансирование. Исследование выполнено в рамках плановой бюджетной темы (номер Государственного учета 121021800128-8).
Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Вклад. 100 %.
Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:
Харионовская, И.В. Долгосрочное прогнозирование стоимости лесных ресурсов региона как инструмент устойчивого управления лесами / И.В. Харионовская // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. - 2022. - № 1. - С. 173-189.
Please cite this article in English as:
Kharionovskaya I.V. Long-term forecasting of the cost of regional forest resources as a tool for sustainable forest management. PNRPU Sociology and Economics Bulletin, 2022, no. 1, pp. 173-189 (In Russ).
