CC BY
0
DOI 10.46320/2077-7639-2023-6-121-28-38
Рыбохозяйственный комплекс как интеграция экологического, социального и экономического пространства
Александров A.B., Королева К.С.
Актуальность исследования заключается в том, что традиционно рыбохозяйственный комплекс функционирует для целей максимизации прибыли для рыбаков через оптимальное использование ресурсов, но концепция устойчивого развития предполагает оценку рыбохозяйственного комплекса, в которой уделяется особое внимание экономическим и социальным структурным связям в рыболовстве и их влиянию на региональное развитие, что реализуется через интеграцию экологического, социального и экономического пространства. Объект исследования - рыбохозяйственный комплекс. Предмет исследования - общественное пространство, как интеграция экологического, социального и экономического пространства. Цель исследования - сформулировать теоретически и инструментально интеграцию экономического, социального и экологического пространства в рамках функционирования рыбохозяйственного комплекса. В статье представлены тенденции потребления в исторических периодах продукции рыбохозяйственного комплекса; представлены статистические данные по отрасли в России. Представлены существующие модели оценки эффективности управления рыбохозяйственным комплексом. Представлена модель интеграции экологического, социального и экономического пространства рыбохозяйственного комплекса. Аргументируется, что при функционировании экономической системы необходимо учитывать факторы общественного благополучия, отличные от материальных, то есть интегрировать социальные и экологические факторы при управлении и оценке эффективности хозяйственными комплексами.
для цитирования гост 7.1-2003
Александров А.В., Королева К.С. Рыбохозяйственный комплекс как интеграция экологического, социального и экономического пространства // Дискуссия. - 2023. - Вып. 121. - С. 28-38.
ключевые слова
Рыболовство, продуктовые экосистемы, агропродоволь-ственные системы, доход, прибыль, рента, устойчивое развитие.
JEL: L10, L17, 022
DOI 10.46320/2077-7639-2023-6-121-28-38
Fisheries complex
as integration of ecological, social
and economic space
Alexandrov A.V., Koroleva K.S.
The relevance of the study lies in the fact that traditionally the fishery complex functions for the purpose of maximizing profits for fishermen through the optimal use of resources, but the concept of sustainable development involves an assessment of the fishery complex, which pays special attention to the economic and social structural relationships in fisheries and their impact on regional development, which is realized through the integration of environmental, social and economic space. The object of study is a fishery complex. The subject of the study is public space as an integration of environmental, social and economic space. The purpose of the study is to formulate theoretically and instru-mentally the integration of economic, social and environmental space within the framework of the functioning of the fishery complex. The article presents trends in consumption of fishery products in historical periods; statistical data on the industry in Russia is presented. Existing models for assessing the effectiveness of fisheries management are presented. A model for integrating the ecological, social and economic space of the fishery complex is presented. It is argued that when operating an economic system, it is necessary to take into account factors of social well-being that are different from material ones, that is, to integrate social and environmental factors when managing and assessing the efficiency of economic complexes.
for citation apa
AlexandrovA.V., Koroleva K.S. Fisheries complex as integration of ecological, social and economic space. Diskussiya [Discussion], 121, 28-38.
keywords
Fisheries, food ecosystems, agri-food systems, income, profit, rent, sustainable development.
JEL: L10, L17, 022 JMKyCCllH №6 (121) JlEKA6Pb 2023
INDUSTRIAL oRGANIZATION 29
ВВЕДЕНИЕ
Различные страны и граждане все больше осознают, что ключевым фактором будущего общественного благополучия является трансформация агропродовольственных систем с целью повышения их эффективности экологического пространства и жизнеспособности общественных систем. Рыбохозяйственный комплекс является неотъемлемым элементом агропродовольственных систем: с одной стороны, агропро-довольственные системы играют важную роль, поскольку обеспечивают пищу, создают рабочие места и обеспечивают средства к существованию миллиардам людей, поэтому их ценность для общества может значительно превышать экономическую выгоду; с другой стороны, сбои в рыночных механизмах, политике и институтах, на которых основывается функционирование агропродовольственных систем, могут создавать скрытые издержки, такие как изменения климата, деградация природных ресурсов и экономическая недоступность здорового питания. «Экосистемы общего типа. Их еще иногда называют продуктовыми экосистемами. Для них основной базовый продукт инициатора, который он предлагал клиенту до создания экосистем, не является цифровым и не основан на использовании цифровых и/или информационных технологий» [1, с. 13]. Эффективная деятельность рыбохозяйственного комплекса зависит от политики, предпринимательской активности и потребительского спроса и важную роль играют природные, человеческие, социальные и производственные ресурсы, которые формируют основу благосостояния человека, экономического и экологического благополучия. Производственный, природный и социальный капитал, включая научные исследования и разработки, играют важную роль в улучшении деятельности рыбохозяйственного комплекса, который в свою очередь являются источником доходов, прибыли, ренты и налогов: «Рыбохозяйственный комплекс как сложная многоуровневая структура работает на внутреннем и внешнем рынках как в рамках стран Евразийского экономического союза, так и далеко за его пределами» [2, с. 14].
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
«Рыбохозяйственный комплекс - это производственно-хозяйственный комплекс, который включает виды деятельности: обеспечение рыбохозяйственного комплекса средствами производства; рыболовство, рыбоводство; переработка водных биологических ресурсов, транспортировка, хранение, а также реализация конечной продукции»
[3, с. 171-172]. Исследования по управлению рыбным хозяйством и его воздействию на прибрежные экосистемы представляют все более значимый аспект в контексте устойчивого развития. На сегодняшний день наблюдается недостаток биологических ресурсов и постоянное перемещение мировых запасов рыбы, а этот феномен, связанный с сохраняющейся бедностью прибрежных поселений и это требует принципиально иного подхода к управлению рыбохозяйственным комплексом. Управление рыболовством должно основываться на комплексных взаимодействиях, включая социальные, экономические и экологические аспекты, так ограничение краткосрочных экономических целей рыбаков в решении экологических задач может столкнуться с экономической неэффективностью рыболовства. Поэтому подобная ситуация подталкивает управленцев и научное сообщество на внедрение комплексной оценки в рыболовстве для улучшения управления водными ресурсами и способствования «устойчивому развитию» [4] в мировых прибрежных зонах.
Тенденции потребления в исторических периодах отображают значительные различия между континентами, регионами и отдельными странами, из анализа данных следует, что страны Азии являются ведущими производителями в сфере рыболовства и аквакультуры, доля которых составляет 70 процентов от общего объема производства водных животных. На втором месте располагаются страны Америки (12 процентов), затем Европа (10 процентов), Африка (7 процентов) и Океания (1 процент). В целом, производство водных животных значительно увеличилось на всех континентах в течение последних нескольких десятилетий. Несмотря на отклонения в динамике производства в Европе (с некоторым снижением с конца 1980-х годов, но с небольшим восстановлением в последние годы до 2018 года, после чего снова снизилось) и Америке (с несколькими колебаниями с пика в середине 1990-х годов, в основном из-за изменений улова анчоуса), производство в Африке и Азии почти удвоилось за последние 20 лет. Однако по сравнению с 2019 годом общий объем производства водных животных в 2020 году сократился на 3 процента для африканских стран и на 5 процентов для стран Океании, что, скорее всего, связано с пандемией СОУГО-19. В 2022 году Китай продолжает оставаться крупнейшим производителем, доля которого составляла 35 процентов, за ним следовали Индия (8 процентов), Индонезия (7 процентов), Вьетнам (5 процентов) и Перу (3 процента).
Рисунок 1. Объём продукции рыбохозяйственного комплекса в историческом периоде по годам, млн. шт. Источник: составлено авторами по данным FAO.
Тенденция сокращения объем производства водных животных в мире относится и к России -таблица 2, при том, что объём производства продукции растёт (таблица 1), выпуск водных биологических ресурсов в водные объекты рыбохозяйственного значения по годам значительно сокращается - таблица 2, рисунок 2.
Тенденция снижения выпуска водных биологических ресурсов в водные объекты рыбохозяйственного значения является крайне тревожной с позиции снижения эффективности эксплуатации
экологического пространства и общественного благополучия - рисунок 1.
Для анализа систем с многочисленными взаимодействующими элементами (например, в экосистемах или социально-экономических системах), исследователи применяют различные модели, такие как модели линейной экономики, модели управления на основе экосистем, мультимодели, вероятностные и агентно-ориентированные модели, имитационные модели [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11]. Данные методы позволяют учитывать
Таблица 1
Объём производства продукции рыболовства, тыс. тонн
Продукция рыболовства 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Рыба морская живая 112 154 127 163 159 212
Рыба морская свежая или охлажденная 855 847 827 884 761 801
Ракообразные немороженые 45,8 52,5 49,6 50,7 45,4 54,1
Растения водные, животные морские и их продукты прочие 7,2 6,4 8,8 8,7 6,0 6,0
Источник: составлено авторами по данным: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/foLder/14305.
Таблица 2
Затраты на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов и выпуск водных биологических ресурсов в водные объекты рыбохозяйственного значения
по Российской Федерации
Год Затраты на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов - всего (в фактически действовавших ценах), млн. руб. Выпуск водных биологических ресурсов в водные объекты рыбохозяйственного значения, млн. шт.
2013 3141,6 10432,7
2014 3517,0 9840,5
2015 12702,8 9298,0
2016 4211,0 9173,3
2017 5306,1 9280,2
2018 5463,0 9904,8
2019 6637,6 9453,3
2020 7220,9 9013,2
2021 8399,8 4068,0
2022 7347,4 3120,8
Источник: составлено авторами по данным: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/foLder/14305.
2013 2014 2015 2016 2017 201В 2019 2020 2021 2022
Рисунок 2. Выпуск водных биологических ресурсов в водные объекты рыбохозяйственного значения
в Российской Федерации, млн. шт.
Источник: разработано авторами.
множество аспектов, включая взаимосвязи видов в экосистемах, взаимодействия между отраслями промышленности и потребителями, а также индивидуальные передаваемые квоты. Сегодня одной из основных общественных задач является сохранение разнообразных услуг, предоставляе-
мых морскими экосистемами, учитывая масштабное воздействие человечества на водную среду: «Именно поэтому необходима разработка комплекса мер, способствующих приданию рыбохозяйственному комплексу в полном объёме динамики, обеспечивающей равнозначный вклад в ускоренный рост эконо-
мики страны (в структуре российского агроэкспорта поставки рыбы и рыбопродуктов занимают 20%). Эта задача носит стратегический характер и её решение должно соотноситься с целями социально-экономического развития страны, национальными проектами, программами, призванными обеспечить достижение этих целей» [12, с. 144]. Для достижения этой цели используется множество междисциплинарных подходов стратегий управления с социальным и экологическим пространством,способствуя поддержанию структуры и функционирования экологического пространства. Некоторые из данных подходов включают управление на основе экосистем, «социально-экологические системы» [13], «социально-экологическое согласование» [14], «совместное управление (партнёрство)» [15] и другие. Общей чертой всех подобных подходов является необходимость понимания внутренних взаимосвязей между экологическими и социальными элементами, что способствует улучшению эффективности управления. Методологические барьеры включают в себя сложность природных и социальных систем, необходимость использования междисциплинарных исследовательских инструментов для оценки и сравнения, сопоставлении пространственных и временных масштабов измерения.
Метод концептуализации социально-экологических связей через представление их в виде сетей является многообещающим подходом. При использовании этого подхода сети состоят из узлов, представляющих социальные или экологические компоненты, а также связей, отражающих их взаимодействие. Социальные и экологические системы могут быть представлены как отдельные, но взаимосвязанные уровни в многоуровневой сети [16], [17], [18]. Преимущество сетевых моделей заключается в их гибкости для представления разнообразных данных, начиная от отношений внутри и между группами людей или организациями до перемещений личинок рыбы через океанские течения, также они способны выявлять взаимозависимость и обратные связи между компонентами системы, а также помогают выявить ключевые узлы в ее структуре. Социально-экологическое соответствие достигается, когда связи между социальными субъектами сочетаются со связями в экологической сети и обычно связано с одним или несколькими показателями устойчивости и определяется контекстуальными атрибутами, способствующими успеху. Подобный тип сетевой структуры может повысить доверие, обучение, обмен информацией и помочь установить правила.
Проблемы несоответствия могут возникать, когда масштабы экологических процессов превышают масштабы управления, поэтому широкое распространение получило адаптивное совместное управление маломасштабным рыболовством, которое способствует участию прямых пользователей, правительств и других заинтересованных сторон в процессах принятия решений [19]. Все необходимые усилия современного общества должны быть направлены на создание комплексных моделей и методов, способных улучшить понимание воздействия рыболовства на экономику и экологию, а также предоставить основу для принятия более информированных решений по управлению рыбными ресурсами в целях устойчивого развития. Представим существующие модели в виде списка табличных моделей, наиболее часто используемых для оценки эффективности управления рыбохозяйственным комплексом - таблица 3.
Представленные модели охватывают широкий спектр интегрированных эколого-эконо-мических моделей, включая аспекты коммерческого морского рыболовства, рыбных запасов и связанных с ними экосистем, была установлена связь с разнообразными разработчиками таких моделей через рабочие группы ICES WGIMM и специальные сессии IIFET. Все разработчики моделей, предоставляющие данные для мета-анализа, приняли активное участие в составлении списка моделей, также, многие из них присутствовали на семинарах, рабочих группах или специальных сессиях конференций, где обсуждались вопросы, связанные с моделями и метаанализом.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Раскрывая содержание вопроса оценки моделирования рыбохозяйственного комплекса как интеграции экологического, социального и экономического пространства можно выделить два ключевых направления, включающие экономические, социальные и биологические структурные отношения в данной отрасли. Первое фокусируется на биоэкономических аспектах рыболовства с целью максимизации прибыли для рыбаков через оптимальное использование ресурсов. В классической биоэкономической модели рыболовства выделяется функция производства рыбы, отражающая улов, рыболовные усилия и запасы биомассы, в устойчивом состоянии рыболовное усилие определяется балансом между выловом и ростом биомассы. Второе направление сосредоточено на оценке общего
Таблица 3
Существующие модели оценки эффективности управления рыбохозяйственным комплексом1
№ п/п Модель Аббревиатура
1 Crab ALLowabLe BioLogicaL Catch ModeL CRAB ABC
2 Crab Ocean Acidification ModeL CRAB ACID
3 MuLtispecies Stock Production ModeL MSPM
4 EcoLogicaL ModeLing of MuLtiannuaL Quota (MAO)
5 EcoLogicaL ModeLing of MuLtiannuaL Quota with Adjustment Restriction (MAD- ADJ)
6 Economic Interpretation of ICES Advisory Committee for Fisheries Management EIAA
7 Bio- Economic ModeL of European FLeets EIAA
8 Integrated modeL for AustraLian Torres Strait TropicaL Rock Lobster IMATSTRL
9 Bio- Economic ModuLe Connecting EcoLogy and Economy ECOb
10 Stochastic Age- Structure Optimization ModeL + ITQ WeaLth ModeL STOCH HCR
11 IndividuaL VesseL- Based SpatiaL PLanning and Effort DispLacement DISPLACE
12 Integration of SpatiaL Information for SimuLation of Fisheries ISIS- FISH
13 BaLtic CoupLed Fisheries Library in R and Stochastic MuLti- species ModeL BALTIC FLR- SMS
14 Impact Assessment ModeL for Fisheries Management IAM
15 SpatiaL Integrated bio- economic ModeL for Fisheries (Wageningen University, NL) SIMFISH
16 FISHRENT IFRO University of Copenhagen (DK) FISHRENT
17 Swedish Resource Rent ModeL for the CommerciaL Fisheries SRRMCF
18 New EngLand CoupLed Lobster ModeL NECLH
19 20 BaLtic Sea EcoLogicaL- Economic Optimization ModeL B SEA ECON-ECOL
20 Effects of Line Fishing SimuLator ELFSIM
21 AustraLia Northern Prawn Fishery Tiger Prawns Bio- economic ModeL NPFTPBEM
22 SimpLified Bio- Economic ModeL for the AustraLian Northern Prawn Fishery NPF BIOECON
23 Mediterranean Fisheries SimuLation TooL MEFISTO
24 Bio- economic Impact Assessment using Fisheries Library in R FLBEIA
25 FLeets and Fisheries Forecast ModeL Fcube FCUBE
26 CoupLed Georges bank Food Web and ComputabLe GeneraL EquiLibrium ModeL GBFWCGE
27 BaLtic Sea AtLantis ModeL B SEA ATL
28 CaLifornia Current AtLantis ModeL CA CURRENT ATL
29 Southeast AustraLia AtLantis ModeL SE AUS ATL
30 Size- spectrum bio- cLimate enveLope modeL & input/output tabLes SS- DBEM- IOT
31 Generic Ecosystem ModeL GEM
32 Peruvian Ecopath with Ecosim Foodweb ModeL PERU EwE
33 BaLtic Sea Ecopath with Ecosim Foodweb ModeL B SEA EwE
34 North Sea Ecopath with Ecosim and Ecospace N SEA EwE
Источник: составлено авторами по данным: NieLsen J. R. et aL. Integrated ecoLogicaL-economic fisheries modeLs - EvaLuation, review and chaLLenges for impLementation [20].
1 CRAB ACID основан на модели Crab ABC, поэтому результаты объединяются для отчетности. MAO-ADJ основан на MAO с дополнительным ограничением на корректировку квоты, поэтому результаты сообщаются только для MAO-ADJ. FISHRENT TI и IFRO имеют практически идентичные модельные характеристики поэтому объединены.
фактического воздействия рыбной отрасли, уделяя особое внимание экономическим и социальным структурным связям в рыболовстве и их влиянию на региональное развитие. В этом контексте линейные экономические модели, такие как модель «затраты-выпуск» [21], имеют свои ограничения, касающиеся нелинейных взаимодействий, таких как спрос и предложение, а также их применимости к изучению экономической эффективности и изменений в экосистемах и социальном пространстве, но масштаб интеграции распространяется не только на биоэкономические аспекты рыболовства, ориентированные на использование ресурсов, но и на экономические и социальные структурные аспекты, связанные с региональным экономическим и социальным развитием, поэтому авторы считают, что необходимо использовать биоэкономическую модель рыболовства, интегрируя оба подхода. Для этой цели можно применить двухэтапную стратегию моделирования: во-первых, разработать модель с целью охватить структурные связи производства рыбы с другими секторами и оценить полное воздействие рыболовства на экономику: во-вторых, задать функцию производства рыбы, которая определяется как промысловым усилием, так и уловистость, что
позволяет учесть изменения в биомассе, от которых зависит производство рыбы и соответственно уловистость - рисунок 3.
Таким образом, в модели устанавливает связь между экономикой и состоянием ресурсов через показатель улова на единицу усилия (англ. СРиЕ), который рассматривается как условно стохастич-ная переменная, зависящая от биомассы, что позволяет учесть взаимосвязь между экономикой и состоянием ресурсов через СРИЕ, который теперь не просто параметр, а переменная, подверженная изменениям в биомассе.
Подойдем к рассмотрению экономики рыбной отрасли с учетом общей экономической структуры, которая включает в себя сектор промышленного рыболовства (Пр) в зависимости от вида пространства, имеющие нижний индекс: социального (с), экономического (э), экологического (б), состоящий из п предприятий, сектор рыбопереработки (Ппр), сектор сбыта рыбы (Ср) и нерыболовный сектор (Нс), включающий рыболовный бизнес, поддерживающий деятельность рыболовства. Допустим, что рыболовные усилия представлены первичными затратами или добавленной стоимостью в рыболовстве и задаются экзогенно, в то время как добавленная стоимость,
Рисунок 3. Интеграция экологического, социального и экономического пространства Источник: разработано авторами.
порождаемая сектором рыбопереработки, создает «выталкивающий» эффект на промышленное рыболовство.
Прэ = Адсэ * (Ппрэ + Срэ + Нсэ) (1)
Прс = Адсс * (Ппрс + Срс + Нсс) (2)
Прб = Адсб *(Ппрб + Срб + Нсб) (3)
ИЭ = Прэ + Прс + Прб (4)
Параметр Адс представляет отношение добавленной стоимости к общему объему основных ресурсов в секторе рыбного хозяйства, отражая влияние использования единицы основных ресурсов на создание добавленной стоимости.
ОБСУЖДЕНИЕ
Экономическая система рыболовства является источником дохода за счет использования различных факторов производства, которые воздействуют на социальную систему через перераспределение доходов между людьми, что в свою очередь формирует эффективность пользования экологическим пространством. Распределение личных доходов играет важную роль в определе-
Список литературы
1. Рыбохозяйственный комплекс: экономика и развитие: Монография / К. В. Колончин, О. И. Бетин, А. С. Труба [и др.]. Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии, 2022. 368 с. ISBN 978-5-85382-520-8. EDN DWASBT.
2. Колончин К. В. Приоритетные направления развития рыбо-хозяйственного комплекса России. Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии, 2023. 488 с. ISBN 978-5-85382-525-3. EDN PFTBLG.
3. Бетин О. И., Труба А. С., Мухамедова Т. О. Рыбохозяйственный комплекс: понятие, определение, структура // Труды ВНИРО. 2022. Т. 188. С. 166-173. DOI 10.36038/2307-3497-2022-188166-173. EDN YXFOUW.
4. Волошин Г. А, Кричевский С. В. Регулирование устойчивого развития морского промышленного рыболовства в России: Проблемы и перспективы. Москва: Ленанд, 2014. 216 с. ISBN 978-5-9710-1040-1. EDN SFWMBV.
5. FaillerP., Pan H. Global value, full value and societal costs: capturing the true cost of destroying marine ecosystems // Social Science Information. 2007. Т. 46. №. 1. С. 109-134.
6. Труба А. С., Акимов Е. Б. Применение имитационных моделей в товарном рыбоводстве // Развитие сельских территорий: региональный аспект: Сборник статей по материалам XVII Международной научно-практической конференции, Краснодар, 11-12 мая 2023 года / Отв. за выпуск А. А. Адаменко. Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, 2023. С. 62-70. EDN LBOXIV.
нии социальных затрат и выгод так как непосредственно связано с благосостоянием, социальными вопросами, связанными с доходами, уровнем и качеством жизни общества.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Экономическая система создает дополнительный доход от использования ресурсов, но этот доход оказывает влияние на социальную систему через перераспределение доходов между людьми, а распределение личных доходов обычно рассматривается как один из ключевых факторов, определяющих социальные издержки и выгоды, что напрямую связано с благополучием, бедностью и другими социальными проблемами, связанными с доходами, также некоторые социальные проблемы, не связанные с доходами косвенно связаны с распределением личных доходов. Поэтому при функционировании экономической системы необходимо учитывать факторы общественного благополучия, отличные от материальных, то есть интегрировать социальные и экологические факторы при управлении и оценке эффективности хозяйственными комплексами.
7. Failler P., Collet S, Sail A. Human-Marine Nature Interactions: What Kind of Valuing? Towards an Integrative Modelling Approach // Current Trends in Human Ecology. Cambridge Scholars Publishing in association with GSE Research, 2009. Т. 226. №. 249. С. 226-249.
8. Little L. R. et al. An agent-based model for simulating trading of multi-species fisheries quota // Ecological Modelling. 2009. Т. 220. №. 23. С. 3404-3412.
9. Ruiz J. et al. Biological and economic vulnerabilities of fixed TACs in small pelagics: An analysis of the European anchovy (Engraulis encrasicolus) in the Gulf of Cádiz // Marine Policy. 2017. Т. 78. С. 171-180.
10. Geromont H., Butterworth D. A review of assessment methods and the development of management procedures for data-poor fisheries. 2022.
11. Honey K. T., Moxley J. H., Fujita R. M. From rags to fishes: data-poor methods for fishery managers // Managing Data-Poor Fisheries: Case Studies, Models & Solutions. 2010. Т. 1. № 978. С. 159-184.
12. Рудашевский В. Д., Мухамедова Т. О., Павлова А. О. Анализ программ развития рыбохозяйственного комплекса России в новой экономике // Труды ВНИРО. 2022. Т. 190. С. 143-153. DOI 10.36038/2307-3497-2022-190-143-153. EDN WHHDXB.
13. Матишов Г. Г., Денисов В. В., Дженюк С. Л. Интегрированное управление природопользованием в шельфовых морях // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2007. №. 3. С. 27-40.
14. Савицкая М. Т. Экологизация сельского хозяйства как предмет философского анализа // Право и практика. 2017. № 1. С. 203-208. EDN YGWDFJ.
15. Мнацаканян Р. А. Развитие финансово-экономических механизмов государственно-частного партнерства в рыбном хозяйстве // V международный Балтийский морской форум: материалы форума, Калининград, 21-27 мая 2017 года / Составитель Кострикова Н. А. Калининград: Обособленное структурное подразделение «Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота» федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Калининградский государственный технический университет», 2017. С. 10101015. EDN YRSOPF.
16. Woods P. J. et al. A review of adaptation options in fisheries management to support resilience and transition under socio-eco-logical change // ICES Journal of Marine Science. 2022. Т. 79. №. 2. С. 463-479.
17. Singh S. J. et al. Conceptualising long-term socio-ecological research (LTSER): Integrating the social dimension // Long-term ecological research: between theory and application. 2010. С. 377-398.
18. Lauerburg R. A. M. et al. Socio-ecological vulnerability to tipping points: A review of empirical approaches and their use for marine management // Science of the Total Environment. 2020. Т. 705. С. 135838.
19. Trimble M, Berkes F. Towards adaptive co-management of small-scale fisheries in Uruguay and Brazil: lessons from using Ostrom's design principles // Maritime Studies. 2015. Т. 14. С. 1-20.
20. Nielsen J. R. et al. Integrated ecological-economic fisheries models - Evaluation, review and challenges for implementation // Fish and fisheries. 2018. Т. 19. № 1. С. 1-29.
21. Машунин Ю. К., Машунин И.А. Прогнозирование развития экономики региона с использованием таблиц «Затраты выпуск» // Экономика региона. 2014. №. 2. С. 276-289.
References
1. Fishery complex: economics and development: Monograph / K. V. Kolonchin, O. I. Betin, A. S. Truba [etc.]. Moscow: All-Russian Research Institute of Fisheries and Oceanography, 2022. 368 p. ISBN 978-5-85382-520-8. EDN DWASBT.
2. Kolonchin K. V. Priority directions for the development of the fishery complex of Russia. Moscow: All-Russian Research Institute of Fisheries and Oceanography, 2023. 488 p. ISBN 978-5-85382-525-3. EDN PFTBLG.
3. Betin O. I., Truba A. S., Mukhamedova T. O. Fishery complex: concept, definition, structure // Proceedings of VNIRO. 2022. T. 188. P. 166-173. DOI 10.36038/2307-3497-2022-188-166173. EDN YXFQUW.
4. Voloshin G. A, Krichevsky S. V. Regulation of sustainable development of marine industrial fishing in Russia: Problems and prospects. Moscow: Lenand, 2014. 216 p. ISBN 978-5-97101040-1. EDN SFWMBV.
5. Failler P., Pan H. Global value, full value and societal costs: capturing the true cost of destroying marine ecosystems // Social Science Information. 2007. T. 46. No. 1. Pp. 109-134.
6. Truba A. S., Akimov E. B. Application of simulation models in commercial fish farming // Development of rural areas: regional aspect: Collection of articles based on the materials of the XVII International Scientific and Practical Conference, Krasnodar, 11-May 12, 2023 / Rep. for the release of A. A. Adamenko. Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilina, 2023. Pp. 62-70. EDN LBQXIV.
7. Failler P., Collet S, Sall A. Human-Marine Nature Interactions: What Kind of Valuing? Towards an Integrative Modeling Approach // Current Trends in Human Ecology. Cambridge Scholars Publishing in association with GSE Research, 2009. T. 226. No. 249. Pp. 226-249.
8. Little L. R. et al. An agent-based model for simulating trading of multi-species fisheries quota // Ecological Modelling. 2009. T. 220. No. 23. Pp. 3404-3412.
9. Ruiz J. et al. Biological and economic vulnerabilities of fixed TACs in small pelagics: An analysis of the European anchovy (Engraulis encrasicolus) in the Gulf of Cadiz // Marine Policy. 2017. T. 78. P. 171-180.
10. Geromont H, Butterworth D. A review of assessment methods and the development of management procedures for data-poor fisheries. 2022.
11. Honey K. T, Moxley J. H., Fujita R. M. From rags to fishes: data-poor methods for fishery managers // Managing Data-Poor
Fisheries: Case Studies, Models & Solutions. 2010. T. 1. No. 978. Pp. 159-184.
12. Rudashevsky V. D, Mukhamedova T. O, Pavlova A. O. Analysis of programs for the development of the Russian fishery complex in the new economy // Proceedings of VNIRO. 2022. T. 190. P. 143-153. DOI 10.36038/2307-3497-2022-190-143153. EDN WHHDXB.
13. Matishov G. G., Denisov V. V, Dzhenyuk S. L. Integrated environmental management in shelf seas // News of the Russian Academy of Sciences. Geographical series. 2007. No. 3. Pp. 27-40.
14. Savitskaya M. T. Ecologization of agriculture as a subject of philosophical analysis // Law and practice. 2017. No. 1. P. 203208. EDN YGWDFJ.
15. Mnatsakanyan R. A. Development of financial and economic mechanisms of public-private partnership in fisheries // V International Baltic Maritime Forum: materials of the forum, Kaliningrad, May 21-27, 2017 / Compiled by N. Kostrikova A. Kaliningrad: Separate structural unit "Baltic State Academy of Fishing Fleet" of the federal state budgetary educational institution of higher professional education "Kaliningrad State Technical University", 2017. P. 1010-1015. EDN YRSOPF.
16. Woods P. J. et al. A review of adaptation options in fisheries management to support resilience and transition under socio-ecological change // ICES Journal of Marine Science. 2022. T. 79. No. 2. Pp. 463-479.
17. Singh S. J. et al. Conceptualizing long-term socio-ecological research (LTSER): Integrating the social dimension // Long-term ecological research: between theory and application. 2010. P. 377-398.
18. Lauerburg R. A. M. et al. Socio-ecological vulnerability to tipping points: A review of empirical approaches and their use for marine management // Science of the Total Environment. 2020. T. 705. P. 135838.
19. Trimble M, Berkes F. Towards adaptive co-management of small-scale fisheries in Uruguay and Brazil: lessons from using Ostrom's design principles // Maritime Studies. 2015. T. 14. P. 1-20.
20. Nielsen J. R. et al. Integrated ecological-economic fisheries models - Evaluation, review and challenges for implementation // Fish and fisheries. 2018. T. 19. No. 1. P. 1-29.
21. Mashunin Yu. K, Mashunin I. A. Forecasting the development of the regional economy using tables "Cost Output" // Regional Economics. 2014. No. 2. Pp. 276-289.
Информация об авторах
Александров А.В., доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры бизнес-информатики ФГБОУ ВО «Санкт Петербургский государственный технологический институт (технический университет)» (г. Санкт-Петербург, Российская Федерация). Почта для связи с автором: a@gtifem.ru. ORCID: http://orcid. org/0000-0001-8185-4216
Королева К.С., кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры бизнес-информатики, ФГБОУ ВО «Санкт Петербургский государственный технологический институт (технический университет)» (г. Санкт-Петербург, Российская Федерация). Почта для связи с автором: ks@gtifem.ru. ORCID: http://orcid.org/0000-0003-4331-0300
Information about the authors
Alexandrov A.V., Doctor of Economics, associate professor, professor of the department of business informatics St. Petersburg State Institute of Technology (Technical University) (Saint-Petersburg, Russian Federation). Corresponding author: a@gtifem.ru. ORCID: http://orcid.org/0000-0001-8185-4216
Koroleva K.S., Ph.D. in Economics, senior Lecturer at the Department of Business Informatics St. Petersburg State Institute of Technology (Technical University) (Saint-Petersburg, Russian Federation). Corresponding author: ks@gtifem.ru. ORCID: http:// orcid. org/0000-0003-4331-0300
Информация о статье
Дата получения статьи: 17.11.2023
Дата принятия к публикации: 19.12.2023
© Александров А.В., Королева К.С., 2023.
Article Info
Received for publication: 17.11.2023 Accepted for publication: 19.12.2023
© Alexandrov A.V., Koroleva K.S., 2023.
