CC BY
8Труды ВНИРО Экономика, 2014 г. Том 151
международное сотрудничество
УДК 597.562-152.6.08 (268.45)
Оценка уровней эксплуатации запаса северовосточной арктической трески, соответствующих различным целям управления
Ю. А. Ковалёв1, Н. С. Клепцова2
1 Полярный научно-исследовательский институт морского рыбного хозяйства и океанографии им. Н. М. Книповича (ПИНРО, г. Мурманск)
2 Мурманский государственный гуманитарный университет (МГГУ, г. Мурманск) e-mail: [email protected]
Разработана биоэкономическая модель динамики системы запас-промысел для северо-восточной арктической трески Gadus morhua morhua. В рамках модели оценены: максимальный долгосрочный улов — 655 тыс. т. и соответствующий уровень промысловой смертности F= 0,48; максимальная среднегодовая прибыль от промысла трески — 13,7 млрд руб., получаемая при F = 0,23; уровень промысловой смертности, при котором достигается максимальная трудовая занятость в ры-бодобывающей отрасли, при нулевом уровне рентабельности F = 0,85. Анализ модели показал, что существующий режим эксплуатации запаса трески, основанный на целевой смертности трески F= 0,4 соответствует целям максимизации вылова и прибыли.
Список сокращений: СВА треска — северо-восточная арктическая треска, ИКЕС — международный совет по исследованию моря, MSY — максимальный устойчивый улов, СРНК — Смешанная Российско-норвежская комиссия по рыболовству.
Ключевые слова: треска, Баренцево море, модель, максимальный устойчивый улов, максимальная прибыль.
Введение Управление рыбным промыслом может иметь разные стратегические цели: биологические, экономические и социальные [Хилборн, Уолтерс, 2001]. До недавнего времени в районе ответственности Международного совета по исследованию моря основой регулирования являлось соблюдение принципа предосторожного подхода [ICES, 2003]. При этом эксплуатация большинства промысловых запасов осуществлялась на максимально возможном уровне, допустимом при единственной цели управле-
ния — недопущение перелова по пополнению [Бабаян, 2000]. В последние годы ИКЕС также выполняет оценку целевых ориентиров управления, обеспечивающих максимальный устойчивый улов (т.н. MSY-ориентиры) [ICES, 2010], и включает их в свои рекомендации по промыслу. При этом предполагается, что соблюдение принципа предосторожного подхода является первостепенной задачей, а целевой ориентир Fmsy не должен быть выше Fpa.
В 2012 г. ИКЕС принял ориентиры MSY для северо-восточной арктической трески
[ICES, 2012]. Таким образом, рекомендации по промыслу этого вида позволяют реализовы-вать две цели управления: поддержание запаса в биологически безопасных границах и обеспечение максимального устойчивого улова. Смешанная Российско-норвежская комиссия по рыболовству, осуществляющая регулирование рыболовства в Баренцевом море, принимает обе эти цели как стратегические [Основные принципы..., 2002]. Вместе с тем стратегия СРНК, сформулированная в данном документе, декларирует и другие цели управления запасами Баренцева моря в целом и трески в частности. К числу важных задач отнесены также: «обеспечение устойчивого развития рыбной промышленности» и «обеспечение устойчивого социального развития». Кроме того, упоминается, хотя и не декларируется формально, «достижение максимально возможной экономической выгоды», что может способствовать достижению «устойчивого развития» [Основные принципы., 2002]. Известно, что достижение максимального устойчивого улова, либо максимальной прибыли от промысла, либо обеспечение максимальной трудовой занятости населения, имеющей отношение к «устойчивому социальному развитию», являются, как правило, целями противоречащими друг другу, и необходим поиск разумного баланса между ними [Хилборн, Уолтерс, 2001; Титова, 2003]. Для начала необходимо определить уровни эксплуатации, соответствующие достижению вышеуказанных целей.
Цель работы — определить уровни промысловой смертности СВА трески, соответствующие максимальной прибыли от эксплуатации запаса и обеспечивающие максимальную трудовую занятость на промысле. Метод решения поставленной задачи — моделирование динамики популяции и промысла, включая его экономические параметры.
Материал и методика
Оценки численности, биомассы нерестового запаса, коэффициентов естественной и промысловой смертности (годовые мгновенные коэффициенты смертности), средней массы одного экземпляра и доли половозрелых рыб в каждой возрастной группе приведены по материалам Рабочей группы ИКЕС по арктиче-
скому рыболовству за 2011 г. [ICES, 2011]. Использованы данные о динамике численности трески и значения биологических параметров за период с 1946 по 2010 гг. Исключение составляют оценка уровня каннибализма, имеющаяся для периода после 1984 г.
Аппроксимация приводимых в работе зависимостей математическими функциями, статистические расчёты и построение модели баренцевоморской популяции СВА трески и моделирование промысла, выполняли с помощью программных средств Excel.
В работе использована модель динамики численности и промысла СВА трески, разработанная для оценки её максимального устойчивого улова [Ковалёв, Коржев 2002; Kovalev, Bogstad, 2005; Ковалёв, 2006]. Данная модель была протестирована на реалистичность и в неё внесены некоторые изменения. По результатам тестирования был исключён блок моделирования зависимости скорости полового созревания от плотности популяции, изменена модель «запас — пополнение», а естественная смертность в «плюс группе» (возраст 13 лет и старше) принята равной 1,0. В данной работе описываются только элементы модели, отличающиеся от её версии, используемой ранее [Ковалёв, 2006].
Стартовым годом модели был выбран 2004. Расчёты по модели выполняли на сто лет вперёд, с шагом 1 год. Для анализа использовали данные за последние 50 лет, чтобы исключить влияние стартовых значений на результат.
Для описания изменения численности пополнения трески (возраст 3 года) в зависимости от изменения биомассы нерестового запаса, была использована функция Бивертона-Холта [Beverton, Holt, 1957]. Описание диапазона возможной изменчивости пополнения выполнено методом Бутстрепа [Haddon, 2001], при этом на каждом шаге модели к пополнению, вычисленному по уравнению Бивертона-Хол-та, добавлялось отклонение, случайно выбранное из наблюдавшихся ранее значений.
Разработан «экономический блок» модели, позволяющий оценить затраты на промысел и прибыль. Данные о производительности судов на промысле трески и структура российского промыслового флота по типам судов, участвующих в промысле, взяты из базы дан-
ных ПИНРО, обобщённой в «Обзорах хода промысла» за период с 2003 по 2010 гг.
В модели оценивалось изменение суммы прибыли судов всех типов (в дальнейшем обозначается как «прибыль») в зависимости от выбранного уровня эксплуатации/значения промысловой смертности F. Величина прибыли от промысла оценивалась ак среднемно-голетний (за последние 50 лет) показатель по результатам расчётов в модели.
Результаты
Экономический блок модели. Состав промыслового флота и моделируемый вылов судами разного типа. Доли судов разного типа в общем вылове трески рассчитаны по данным из «Обзоров хода промысла» как средние за период с 2003 по 2010 гг. (табл. 1).
Основная масса улова трески была получена судами 7 типов. Вылов судами остальных типов не превышал 2% каждым из них и составил около 4% в совокупности. В модели учитывалось только участие судов, имеющих более 2% от вылова, т. е. сделано допущение о том, что промысел трески ведётся только российскими промысловыми судами перечисленных в таблице 1 основных типов. Структура промыслового флота и распределение квот между судами разных типов приняты постоянными во времени и равны сред-немноголетним за период 2003 — 2010 гг. Таким образом, вылов трески судами каж-
дого из основных 7 типов в модели рассчитывался как постоянная доля (см. табл. 1) от моделируемого ОДУ.
Вылов пересчитывался в продукцию с использованием переводного коэффициента из сырья в рыбопродукцию, используемый СРНК [Протокол..., 2010], — 1,5. Таким образом, для упрощения модели сделано допущение о том, что вся продукция выпускается в виде замороженной потрошёной трески без головы, в связи с тем что данный тип производимой из трески продукции преобладает в настоящее время.
Стоимость судо-суток промысла. Получение данных о стоимости судо-суток промысла весьма затруднительно в связи с тем, что они, как правило, составляют коммерческую тайну предприятия. Это вынуждает исследователей, анализирующих экономическую составляющую промысла трески, ориентироваться в большей степени на методики расчёта, использующие данные о расходе топлива судами разного типа и его цене [Ком-личенко и др., 2008, Шевченко, Беляев, 2009]. Однако при таком подходе не учитываются расходы на оплату труда экипажей судов, эксплуатационные расходы, стоимость промвооружения и многое другое, что приводит к существенному занижению себестоимости продукции при попытке её вычисления. В данной работе использованы имеющиеся в ПИНРО немногочисленные данные опро-
Таблица 1. Доли в общем вылове, средняя стоимость судо-суток промысла и производительность судов разного
типа на промысле трески в 2003—2010 гг.
Тип судна Доля в общем вылове трески Среднегодовая производительность, т/судо-сутки Коэффициент относительной производительности Средняя стоимость судо-суток промыс-
промысла ла, тыс. руб.*
ПСТ-М 0,15 17,9 0,99 362
СРТМ 0,18 11,0 0,61 336
СТМ 0,16 18,0 0,99 349
СТРА 0,03 12,0 0,67 298
КРМТ 0,08 21,5 1,19 387
Н/С-1 0,12 16,2 0,90 382
Н/С-2 0,24 30,1 1,66 476
Прочие 0,04
Средняя 18,1 1,0
* — усреднённые данные за 2011 г. по результатам опроса некоторых судовладельцев 186
сов судовладельцев о стоимости судо-суток при промысле трески в 2011 г. (см. табл. 1). Результаты опросов достаточно противоречивы и при получении средних величин корректировались экспертами.
Производительность промысла. Анализ данных об усреднённой по годам производительности судов основных 7 типов показал, что её изменение синхронно во времени и хорошо
° s Е н
ну
я £ чЗ
§2
а С
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
/ 8 6 \ ^
2
___**"-•-■
^4
3
2,5 | 2 я
1,5 |
1 У
0,5j|
гл ^ lh 000 000 222
0 0 2
0 0 2
ао с^ о 0 0 10 000 222
дительности судов каждого из основных типов с использованием усреднённого их соотношения (коэффициента относительной производительности в табл. 1).
Существуют объективные причины, ограничивающие производительность промысла. Она не может быть ниже уровня рентабельности, поскольку предприятия не могут вести убыточный промысел, и также не может превышать возможностей переработки рыбы на судне. В связи с этим в рассматриваемой в данной работе модели производительность промысла судов каждого типа была ограничена максимальной и минимальной наблюдавшимися величинами.
Расходы на ведение промысла. Таким образом, общие затраты на ведение промысла судами определённого типа в каждом моделируем году рассчитывались как:
f = Cfket ACPUExkfket)x,
fleet'
(2)
Рис. 1. Среднегодовая суточная производительность судов основных типов на траловом промысле трески,
средняя производительность для судов всех типов и биомасса трески возрастов 5—10 лет на начало года: 1 _ ПСТ-М; 2 — СРТМ; 3 — СТМ; 4 — Н/С-1; 5 _ Н/С-2; 6 — КРМТ; 7 — СТРА; 8 — Средняя производительность; 9 — Биомасса трески
коррелирует с биомассой трески в возрасте 5 — 10 лет, составляющей основу уловов отечественного флота (рис. 1).
Высокий, статистически значимый коэффициент корреляции (г = 0,97) позволяет использовать биомассу трески данных возрастных групп для моделирования изменения производительности промысла:
СРиЕ = 11,255 хВ5-10 + 0,8545, (1)
где СРиЕ — среднегодовая суточная производительность судов всех типов на промысле трески (тонн на судо-сутки промысла), В5_10 — биомасса трески в возрасте 5 — 10 лет на начало года (млн т).
Принимая во внимание синхронность изменения производительности судов разных типов, рассчитываемая по модели средняя производительность приводилась к произво-
где Cfleet — вылов, полученный судами определённого типа (флотом fleet) и равный моделируемому общему вылову, умноженному на постоянный коэффициент, отражающий долю данного флота в общем вылове (см. табл. 1); kfieet — постоянный коэффициент, отражающий отношение производительности данного флота к средней производительности всего промыслового флота (см. табл. 1); rfleet — средняя стоимость судо-суток промысла судов данного типа (см. табл. 1).
Стоимость продукции. Наиболее полные и однородные данные о средней стоимости трески в первом звене продаж (оптовые цены) доступны на норвежском сайте объединения по сбыту рыбы-сырца www.rafisklaget.no.
Сравнение цен на треску с объёмом её вылова позволяет выявить отрицательную линейную зависимость между ними (рис. 2). Теснота этой связи может существенно меняться в зависимости от того, за какой период рассматриваются данные. Сравнение временной изменчивости вылова трески и средней цены позволяет заметить некоторое смещение (рис. 2А и 2Б). Так, зависимость цены от величины вылова следующего года оказалась более сильной, чем от вылова текущего года, и коэффициент детерминации для этих данных за период 2001 — 2011 гг. составил
0
18 16 14
к
с *
т
£ 12
к
я к
си »
К
к я
ч
си
а
и
10 8 6 4 2 0
А
у=-0.0137х+19.668 Я=0.3366
200 400 600
Вылов трески, тыс.т
18 16 14
р
§ 12
и,
к
10
е
« 6
к К
§ 4
е р
и 2
0
800
у=-0.0223х+24.916 Я=0.7114
0 200 400 600 800
Вылов трески в год+1, тыс.т
Рис. 2. Среднегодовая цена 1 кг трески в первом звене продаж (оптовая цена) по данным норвежского сайта объединения по сбыту рыбы-сырца в 2001—2011 гг. и вылов трески в тот же год (А) или на следующий год (Б)
г2 = 0,71 (рис. 2Б). На первый взгляд, такая зависимость кажется случайной, но, принимая во внимание реакцию современного рынка на прогнозы, мы считаем, что она может оказаться вполне закономерной. Например, в текущем 2012 г. новости о возможном существенном увеличении квоты трески Баренцева моря в 2013 г. стали причиной существенного падения цен на треску уже в начале лета, когда стали известны рекомендации ИКЕС на следующий год. Несмотря на существенные различия в тесноте связи между величиной вылова трески и её ценой в зависимости от того, какой период мы используем для оценки параметров линейной регрессии, или от того, используем ли мы сдвиг ряда вылова на +1 год, значения параметров линейной регрессии довольно близки. Для простоты реализации в модели зависимости цены трески от величины вылова использована её зависимость, оценённая на всём ряде доступных данных (2001—2011 гг.) и без смещения во времени:
Ру = -0137 хСу + 19,668, (3)
где Р — оптовая цена трески в году у (в рублях по курсу 2012 г.); С — вылов трески (тыс. т) в году у.
Оптовая цена 1 кг трески зависит также от массы рыбы. По данным, полученным с сайта www.rafisklaget.no, были рассчитаны коэффи-188
Таблица 2. Коэффициенты соотношения цены трески соответствующего веса к её средней цене без разделения на весовые категории
Вес трески Коэффициент
до 1 кг 0,754
1-2,5 кг 1,038
Более 2,5 кг 1,208
циенты для перехода от общей цены трески, моделируемой по уравнению (3), к цене рыбы соответствующей весовой группы (табл. 2).
Общая стоимость продукции, полученной судами определённого типа в каждом моделируем году, в общем виде рассчитывалась как:
Ьш = С{Ш / 1,5*Р. (4)
Расчёт стоимости продукции выполнялся отдельно для каждой возрастной группы и с учётом среднего веса рыбы, в соответствии с которым подбирался коэффициент корректировки цены (см. табл. 2).
Прибыль. Чистая прибыль — это валовая прибыль минус налог на прибыль (с 1 января 2009 г. налог на прибыль равен 20%). Расчёт общей прибыли от промысла трески, полученной судами каждого типа, выполнялся как:
Т1,ш = (1,ш - К,ш)х(1 - К), (5)
где N — ставка налога на прибыль (в долевом исчислении).
Б
8
0
700600500-о- 400 -
д н
1В
3 30
2 СС
2001000
Max прибыль Max вылов Max занятость
16
Fbar 5-10
Рис. 3. Зависимость усреднённых значений улова и чистой прибыли от промысловой смертности (стрелками отмечены уровни смертности, соответствующие максимальным улову, прибыли и занятости населения; Fbar 5—10 — средняя промысловая смертность в возрастных группах от 5 до 10 лет) 1 — Чистая прибыль; 2 — Средний вылов
оценка уровней эксплуатации трески, соответствующих максимальному улову, максимальной прибыли и максимальной трудовой занятости Оценка максимального устойчивого улова, рассчитываемая среднением уловов за последние 50 лет моделируемого периода, составила около 655 тыс. т, а соответствующий ей уровень промысловой смертности — 0,48 (рис. 3). Данные оценки очень близки к результатам, полученным ранее [Ковалёв, 2006]. Кривая зависимости улова от промысловой смертности имеет относительно пологий максимум и моделируемый вылов близок к максимальному в диапазоне Р от 0,4 до 0,6. Максимум чистой прибыли составил 13,7 млрд руб. и достигался при уровне промысловой смертности — 0,23. Максимальная трудовая занятость в рыбодобывающей отрасли, соответствующая нулевому уровню рентабельности продукции (отношение чистой прибыли к полной себестоимости, выраженное в процентах [Бригхэм, Эрхардт, 2007]), достигается при промысловой смертности, равной 0,85.
При уровне эксплуатации, обеспечивающем максимальную прибыль, среднемноголет-ний улов снижается на 23% (до 503 тыс. т),
по сравнению с максимальным возможным его значением. Уровень рентабельности продукции при таком режиме эксплуатации составит около 160%. В свою очередь, при эксплуатации запаса, ориентированной на максимум вылова, прибыль сокращается на 26% (до 10,1 млрд руб.). Уровень рентабельности продукции при этом сократится до 70%. Промысловый запас трески при максимизации вылова будет находиться на уровне около 2,1 млн т, а средняя величина нерестового запаса составит 540 тыс. т. При режиме, обеспечивающем максимальную прибыль, они составят — 2800 и 1100 тыс. т соответственно. При максимальной трудовой занятости промысловый запас будет на уровне 890, нерестовый — 136 тыс. т.
Компромиссный вариант режима эксплуатации при сочетании целей максимизации вылова и прибыли может быть выбран в диапазоне промысловой смертности 0,3—0,4. При этом снижение вылова и чистой прибыли от промысла (относительно их максимально возможных значений) будет менее значительным.
Эаключение
Проведённый модельный анализ показывает, что при регулировании промысла СВА
трески, ориентированном на получение максимального вылова, уровень эксплуатации запаса (промысловой смертности) должен находиться в диапазоне от 0,4 до 0,6.
Максимальная прибыль от промысла трески может быть получена при более низкой промысловой смертности — 0,23, т.к. при таком режиме эксплуатации средняя цена трески будет выше вследствие сокращения объёма вылова, в то время как производительность промысла возрастёт, и соответственно, снизятся затраты на промысел.
При компромиссном варианте стратегии эксплуатации, учитывающем и величину вылова, и прибыль, уровень эксплуатации может находиться в диапазоне 0,3—0,4.
При постановке социальных задач во главу стратегии эксплуатации максимум трудовой занятости в рыбодобывающей отрасли достигается при нулевом уровне рентабельности и промысловой смертности, равном 0,85. Однако такой режим эксплуатации имеет повышенный риск подрыва запаса, т.к. уровень смертности будет выше ориентиров предосто-рожного подхода Fpa и F|im, и следовательно, риск подрыва запаса по пополнению будет недопустимо высок. Кроме того, при подобном режиме эксплуатации вылов будет существенно (на 40%) ниже максимально возможного.
Согласно расчётам модели, существующий режим эксплуатации запаса трески, основанный на целевой смертности трески 0,4, обеспечивает эксплуатацию запаса, соответствующую цели максимизации вылова, а также позволяет получать прибыль, близкую к максимально возможной.
ЛиТЕРАТУРА
Бабаян В.К. 2000. Предосторожный подход к оценке общего допустимого улова. М.: Изд-во ВНИРО. 192 с.
Бригхэм Ю., Эрхардт М. 2007. Анализ финансовой отчётности // Финансовый менеджмент. Financial management: Theory and Practice. 10-е изд. / Пер. с англ. под. ред. к.э.н. Е. А. Дорофеева. СПб.: Питер. С. 131.
Протокол 39-й сессии Смешанной Российско-норвежской комиссии по рыболовству, 2010 г. Ковалёв Ю. А., Коржев В. А. 2002. Модель регулирования промысла лофотено-баренцевоморской
трески // Вопросы рыболовства. Т. 3. № 2 (10).
С. 264-276
Ковалёв Ю. А. 2006. Оценка максимального устойчивого улова северо-восточной арктической трески // Вопросы рыболовства. Т. 7, № 2 (26). С. 251266.
Комличенко В. В., Лукманов Э. Г., Шевченко В. Т., Громов М. С., Фомин С. Ю., Шевченко В. В. 2008. Биоэкономическая эффективность использования водных биологических ресурсов Баренцева моря // Вопросы рыболовства. Т. 9. № 2 (34). С. 406 -430.
«Основные принципы и критерии долгосрочного, устойчивого управления живыми морскими ресурсами в Баренцевом и Норвежском морях» // Приложение 11 к протоколу 31-й сессии Смешанной Российско-норвежской комиссии по рыболовству. 2002.
Титова Г. Д. 2003. Биоэкономические проблемы рыболовства: экономические и правовые проблемы.
СПб. 77 с.
Хилборн Р., Уолтерс К. 2001. Количественные методы оценки рыбных запасов. Выбор, динамика и неопределённость. Избранные главы / Пер. с англ. В. П. Максименко; под ред. В. С. Левина. СПб.: Политехника. 228 с. Шевченко В. В., Беляев В. А. 2009. Биоэкономика промышленного рыболовства Баренцева моря. 2-е изд. Мурманск: МГТУ. 306 с. Beverton R. J.H., Holt J. S. 1957. On the Dynamics of Exploited Fish Populations // Fisheries Invest. London. Ser. 2. 533 p. Haddon М. 2001. Modelling and Quantitative Methods in Fisheries / CRC Washington D. C. Chapman & Hall.
406 p.
ICES. 2003. Report of the Study Group on the Further Development of the Precautionary Approach to Fishery Management. 2-6 December 2002, Copenhagen. ICES C.M. 2003/ACFM:09. 144 p. ICES. 2010. Report of the Workshop on Implementing the ICES Fmsy framework. 2-26 March 2010, Copenhagen, Denmark. ICES C.M. 2010/ ACOM:54. 83 p. ICES. 2011. Report of the Arctic Fisheries Working Group (AFWG). 28 April — 4 May 2011, Hamburg, Germany. ICES CM 2011/AC0M:05. 659 p. ICES. 2012. Advice.
Kovalev Y., Bogstad B. 2005. Evaluation of Maximum Long-Term Yield for Northeast Arctic Cod // Proceedings of the 11th Joint Russian-Norwegian Symposium: Ecosystem Dynamics and Optimal Long-Term Harvest in the Barents Sea Fisheries. 15-17 August 2005, Murmansk, Russia. IMR/PINRO Report series 2/2005. P. 138-157.
Evaluation of Northeast Arctic Cod Stock Harvest Rates Corresponding to Different Management Objectives
Yu.A. Kovalev1, N. S. Kleptsova2
1 Polar Research Institute of Marine Fisheries and Oceanography (PINRO, Murmansk)
2 Murmansk State Humanities University (MSHU, Murmansk) e-mail: [email protected]
A model of population and fisheries dynamics for the Northeast Arctic cod (Gadus morhua morhua) in the Barents Sea was developed. The model based assessments include: maximum sustainable yield (655,000 t) and corresponding fisheries mortality level (F) (0.48); maximum mean annual profit of cod fisheries (13.7 bln RUR) with F = 0.23; fisheries mortality level corresponding to maximum employment in fisheries F = 0.85. The existing cod exploitation level based on 0.4 target mortality level promotes for achieving the objectives to maximize catch and profit.
Key words: cod, the Barents Sea, model, maximum sustainable yield, maximum profit.
