Продукционно-экономическое прогнозирование промысла (Небольсина Т.К., Мосияш С.С. и Ермолин В.П., Саратовское отделение ГосНИОРХ) (УДК 639.21)

Приоритет в области теоретических подходов к биоэкономическому регулированию промысла принадлежит нашему соотечественнику Ф. И. Баранову (1925). Необходимо отметить, что это одна из его основополагающих работ, в которой автором было доказано отсутствие прямой зависимости между интенсивностью промысла и величиной улова. При возрастающей интенсивности лова приращение улова уменьшается и в конечном итоге приближается к предельному значению, при котором ведение добычи становится нерентабельным. Наступает экономический перелов, который всегда предшествует биологическому.

Для оценки закономерностей динамики продукционно-экономических показателей рыбодобычи необходимо, чтобы данные интенсивности промысла и возможные их изменения учитывались в течение достаточно длительного периода наблюдений.

Благодаря разработке и выполнению опытно-производственной программы (ОПП) на Волгоградском водохранилище впервые представилась возможность анализа современной эффективности промысла, определения оптимума его интенсивности с учетом интегрирующих биологических, промысловых и экономических показателей.

Выполнение программы в течение 9 лет (1981-1990 гг.) позволило в производственном плане проверить научные разработки Саратовского отделения ГосНИОРХ, направленные на интенсификацию рыбного хозяйства на основе повышения рыбопродуктивности и рационального использования сырьевых ресурсов водоема (Небольсина, 1984, 1987).

За счет ряда рекомендаций по расширению комплекса орудий лова, снижению промысловой меры на охраняемые виды рыб и увеличению прилова их молоди стало возможным улучшить материально-техническую базу рыбколхозов, повысить оснащенность орудиями лова, тем самым обеспечить двукратный рост его интенсивности и увеличение вылова рыбы, который в 1989 г. составил 5,0 тыс. т, а в 1980 г. всего лишь 2,45 тыс. т.

Интенсивность лова I рассчитывали по ранее предложенной методике (Карагойшиев, Романенко, 1981). За указанный период данный показатель вычислялся ежегодно не только в целом для всего водохранилища, но и для отдельных его участков, закрепленных за рыболовецкими колхозами.

Зависимость между продукционно-экономическими показателями и интенсивностью лова оценивалась с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов. В общем случае в качестве аппроксимирующего принималось уравнение той функции, линеаризованная форма которой давала максимальное значение коэффициента корреляции R.

В целом для водохранилища аппроксимирующее уравнение (при R=0,91) имеет вид

где С - улов, тыс. т; I - интенсивность лова.

Непрямолинейная форма зависимости улова от интенсивности лова была характерна и для ряда участков водохранилища, и особенно для тех из них, где промысел ведется с достаточно высокой интенсивностью.

Полученные данные подтвердили вывод Ф. И. Баранова (1925) о том, что улов и интенсивность промысла находятся между собой не в прямой зависимости и что прогрессивное увеличение интенсивности лова, давая все меньшие и меньшие приращения улова, становится рано или поздно просто нерентабельным. И лишь введением в исследования экономических расчетов можно показать наивыгоднейшую для данного момента степень эксплуатации водоема и отдельных его участков.

Для привлечения к вычислениям экономических показателей были использованы данные по объему прибыли (чистого дохода) от добычи рыбы в рыболовецких хозяйствах, закрепленных на разных участках водоема. В качестве расчетных брались относительные значения прибыли Я на 1 кг добытой рыбопродукции. Регрессионный анализ показал, что зависимость П от I может аппроксимироваться многочленом 2-3-й степени или иной подходящей функцией с максимумом в точке перегиба.

В качестве иллюстрации анализа, а также для пояснения его практического значения приведем пример хода расчетов для одного из рыболовецких колхозов (им. Степана Разина), расположенного в пределах Волгоградской области.

За период исследований (1981-1988 гг.) взаимосвязь интенсивности ловаIс добываемой на 1 га рыбопродукцией Я в водах этого хозяйства может быть описана уравнениями

где Р - рыбопродукция, кг/га. Коэффициент корреляции R составил 9,89.

Прибыль П на 1 кг добытой хозяйством рыбы колебалась в пределах от 0,13 до 0,29 руб. Для приближения зависимости П от I использована функция вида

При этом получено аппроксимирующее уравнение

На основе данного выражения можно найти такой уровень интенсивности лова I, при котором размер прибыли П будет максимальным. Вместе с тем рациональное использование естественных рыбных запасов определяется не только стоимостными показателями промысла. Очевидно, что необходимо стремиться и к максимально возможной снятой рыбопродукции.

Подставляя уравнение (2) в (3) и умножая полученное выражение на величину Р, имеем регрессионную продукционно-экономическую модель, с помощью которой можно оценить величину прибыли П₁ с 1 га акватории участка при заданных значениях снимаемой рыбопродукции:

Базируясь на этом уравнении, можно строить прогнозные выводы об экономически оптимальном уровне вылова при имеющейся в хозяйстве структуре промысла, то есть планировать наиболее рациональные цифры добычи. Или, наоборот, в какой-то мере можно судить об оптимальности этой структуры.

Естественно, цифры прогноза не могут быть абсолютно точными. Как и любое иное статистическое исследование, наша модель допускает наличие определенной погрешности прогноза. Так, для конкретного уравнения (4) доверительный интервал П₁ при вероятности 95 % достигает 1,1 руб. Исходя из модели, при уровне снимаемой рыбопродукции 18 кг/га хозяйство может ожидать максимальную прибыль в среднем около 4,5 руб. с 1 га водных угодий. Доверительный интервал показывает, что в зависимости от промысловой обстановки максимум прибыли П₁ может колебаться в пределах 3,4-5,6 руб. Однако в любом случае наиболее вероятная величина рыбопродукции, дающая наивысшую прибыль хозяйству, останется на уровне 17-18 кг/га. Именно этот уровень и надо поддерживать, стремясь только к максимальной прибыли. Если же хозяйство при существующих структуре и организации промысла станет увеличивать интенсивность лова и добычи промысловой рыбопродукции экстенсивным путем, то есть без роста производительности труда рыбаков, то объем прибыли будет иметь тенденцию к снижению. На примере приведенной модели видно, что при достижении добычи рыбопродукции 26-27 кг/га гарантировать прибыль уже невозможно. Таким образом, не исключена ситуация того самого экономического перелова, на реальности которого настаивал Ф. И. Баранов в своих теоретических разработках. Вместе с тем это не будет биологическим переловом, ибо экологические характеристики водохранилища позволяют снимать с него "урожай" рыбопродукции в 2 раза выше существующего ныне (Небольсина, 1980).

В целом задача рациональной организации промысла сводится к тому, чтобы добиться наибольшей прибыли при достижении максимального биологически обоснованного вылова рыбы.

С практической точки зрения полученную модель удобно использовать не в форме математического выражения, а в виде простой номограммы (см. рисунок), на которой легко прогнозируется прибыль П₁ по заданному значению снятой рыбопродукции. Для этого достаточно, лишь выбрав интересующее нас значение на одной из осей Р, провести перпендикулярную осям прямую; точка ее пересечения с осью П₁ укажет на прогнозируемый уровень прибыли. На приводимом рисунке в качестве примера взяты реальные величины Я, полученные в хозяйстве в 1983 и 1986 гг.; реальная прибыль П₁ составила за эти годы 3,1 и 4,2 руб. соответственно. По номограмме нетрудно убедиться, насколько близки реальные цифры прибыли к модельным.

Величина снятой рыбопродукции находится во вполне определенной зависимости от интенсивности лова, а последняя, в свою очередь, от количества N применяемых орудий лова. Поэтому в целях практического использования может быть составлена номограмма и для прогноза прибыли при этом или ином N.

Необходимо подчеркнуть, что аналогичные модели получены для всех рыбодобывающих хозяйств на водохранилище. Каждая из них сугубо индивидуальна. Эта индивидуальность зависит прежде всего от производственных характеристик хозяйства и уровня биологической продуктивности на закрепленных за ним участков водоема. Вследствие этого приводимую выше в качестве примера конкретную модель нельзя использовать для прогноза экономических показателей других хозяйств или предприятий.

Номограмма для прогнозирования прибыли с 1 га водных угодий при разных значениях добычи промысловой рыбопродукции (пояснения в тексте)

Таким образом, простое наращивание интенсивности лова без повышения производительности труда рыбаков может вывести промысел за рубежи экономического перелова. Положительное решение этой проблемы зависит от организационно-технической структуры промысла, состояния сырьевой базы и биологически правильного ее использования. Разработанные продукционно-экономические модели могут стать хорошим прогнозным средством для практиков рыбного хозяйства. Создание моделей и их номограмм возможно как для водоема в целом, так и для отдельных эксплуатирующих его рыболовецких предприятий. Аналогичные разработки могут быть выполнены по имеющейся методике Саратовским отделением ГосНИОРХ практически на любом водоеме, где интенсивность промысла за ряд лет не отличалась стабильностью, что позволит прогнозировать ценообразование на рыбу, арендную плату за рыболовные угодья и другие направления рыбохозяйственной стратегии.