Оптимальное управление рыбодобывающим флотом на основе применения модели линейного программирования

ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЫБОДОБЫВАЮЩИМ ФЛОТОМ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

С. Ю. фомин

мурманский государственный технический университет

Непродуманные реформы в области экономики привели к разрушению стройной и разумной системы организации и функционирования рыбохозяйс-твенного комплекса России. Одним из следствий этого стало почти полное свертывание промысла в океанических районах. В результате в ИЭЗ России стали скапливаться высвободившиеся мощности промыслового флота. В то же время либерализация внешней торговли позволила владельцам промысловых судов сконцентрировать свое внимание на вылове тех видов гидробионтов, которые имеют повышенный спрос, высокую стоимость и большую ликвидность на международном рынке.

В соответствии с Морской доктриной РФ на период до 2020 г. в целях эффективного освоения Российской Федерацией морских биологических ресурсов, а также сохранения ее позиций в ряду ведущих морских держав в области промышленного рыболовства первоочередными должны быть следующие долгосрочные задачи (ч. III, п. 1, пп. а):

• оптимизация промысла в исключительной экономической зоне Российской Федерации, усиление государственного контроля за выловом рыбы и рациональным использованием рыбопромыслового флота, в том числе через систему мониторинга, основанного на современных средствах связи, наблюдения и обработки информации;

• оптимизация управления рыбопромысловым флотом на основе эффективного прогнозирования пространственного и временного распределения биологических ресурсов в доступных для промысла акваториях морей и океанов.

В этих условиях главной задачей рыбохозяйс-твенной науки является организация рационального рыболовства, основным принципом которого

является стремление к максимально возможной и долгосрочной выгоде от эксплуатации ВБР в пределах их безопасных биологических границ. «Именно с экономически выгодного способа получения первичного сырья для рыбной промышленности начинает формироваться экономическое благополучие всей рыбной отрасли страны в целом» [12].

В Баренцевом море и сопредельных водах сосредоточено около 50 % запасов ВБР СевероВосточной Атлантики, в том числе такие важные и наиболее ценные виды, как треска, пикша, сайда, черный палтус, морской окунь, морская камбала, зубатка, мойва, сельдь, сайка, креветка, исландский гребешок, камчатский краб и другие. Преобладающее количество этих ВБР находится под совместным управлением России и Норвегии.

Наиболее изученным и ценным промысловым ресурсом в Северо-Восточной Атлантике является арктическая треска (Gadus тогЫа). По расчетам специалистов ПИНРО, ее доля в суммарной стоимости всех вылавливаемых гидробионтов составляет около 70 % и превосходит все другие виды рыб и беспозвоночных вместе взятых [5]. В этих условиях рациональная эксплуатация и эффективное использование сырьевой базы промысла трески, охрана и воспроизводство ее запасов должны занимать особое место в рыбохозяйственной политике России.

Специалистами ПИНРО была разработана ресурсосберегающая стратегия промысла [4], основными принципами которой являются:

• концентрация преобладающего количества промысловых усилий в районах скоплений дорогостоящей, преимущественно крупной, в значительной степени половозрелой рыбы;

• промысел оптимальным количеством современных судов в наиболее благоприятные периоды с высокой производительностью лова;

• ограничение промысла в районах скоплении маломерной и мелкой рыбы;

• приведение в соответствие количества рыбо-добывающих мощностей в Баренцевом море его ресурсному потенциалу.

Методика. Известно, что на внешних рыбных рынках, куда экспортируется подавляющая часть вылова трески, добытой отечественным флотом в Баренцевом море, стоимость рыбы определяется ее размерно-массовыми характеристиками. Чем крупнее треска, тем выше цена на нее. Поэтому в условиях, когда получение прибыли является главной целью промысла, экономическая эффективность реализации ограниченных квот на добычу тресковых в значительной степени зависит от количества в уловах крупной рыбы. В связи с этим очень важно своевременно выполнять рекомендации ученых о переводе траулеров на облов скоплений более крупной трески, особенно в периоды значительной пространственной дифференциации рыбы по размерному составу.

Развитие кибернетики и ее математического аппарата предоставило в распоряжение лиц, управляющих сложными процессами, мощный инструмент математического анализа ситуаций — своеобразное и сильное средство для проведения мысленных экспериментов с объектами, природа которых не позволяет провести эксперименты реальные. В итоге можно говорить о совокупности новых методов оптимального решения задач планирования, организации и управления, о методах исследования управляющей деятельности в целом. Эти методы, объединенные под общим названием «Исследование операций» (ИСО), нашли большое применение в различных отраслях производства. Основная цель и содержание исследования этих операций — количественное обоснование оптимальных управленческих решений. Принятие решений основано на формализованном (математическом) описании ситуации и количественном анализе факторов, определяющих возможности достижения поставленных целей.

Промысел, как процесс производства, имеет свои особенности. Современные промысловые суда — это добывающие и рыбообрабатывающие предприятия, которые перемещаются в процессе промысла к месту расположения сырья. При этом взаимное местонахождение, перемещения судна и промысловых скоплений объекта лова известно лишь приблизительно. К тому же добыча рыбы, более чем любой другой производственный процесс, зависит от внешних, гидрометеорологических

и гидробиологических условий работы. Отсюда следует, что промысел является типичным стохастическим процессом. Стохастичность процесса промысла прослеживается на всех его этапах, и лишь с грубыми допущениями в редких случаях он может считаться условно детерминированным.

Разумеется, эффективность промысла в значительной мере определяется сложившейся промысловой обстановкой, но ее мы изменять пока не умеем и управлять ее состоянием не можем. Следовательно, центр тяжести в решении возникшей проблемы лежит в оптимальном управлении самим промысловым процессом. Но своеобразие промысла, как производственного процесса, определяет большое количество возможных задач управления этим процессом. Многообразие задач требует разработки и различных методов их решения.

«При попытке решить задачу управления сложной производственной системой, какой является промысел, мы обычно наталкиваемся на непреодолимые вычислительные трудности, а также на недостаточность экспериментальных данных о закономерностях протекающих процессов. Поэтому естественным шагом представляется упрощение задачи (огрубление математической модели), исключение из нее динамических и стохастических факторов и приведение ее к одной из известных задач математического программирования, чаще всего, линейного» [3, С. 13].

В рыбной промышленности систематические исследования и разработки оптимизационных задач были начаты в 1965 г. Основоположником научного управления промыслом является М. Н. Андреев, впервые применивший метод линейного программирования на практике [1]. Комплексный подход к решению задач оптимизации текущего и перспективного планирования работы рыбного хозяйства СССР предлагается в работах В. А. Теп-лицкого и Л. З. Шейниса [10, 13].

В современных экономических условиях одним из решающих показателей экономической эффективности работы флота является величина прибыли (Пр) при прочих равных условиях. Таким образом, целевая функция рыбодобывающего предприятия может быть записана следующим образом:

Пр ^ max.

Основным производственным звеном рыбо-добывающего предприятия является промысловое судно, поэтому далее будем рассматривать условия максимизации прибыли, получаемой при работе судна на промысле (Псуд):

П ^ max.

суд

Суммарная величина прибыли, получаемой судном за определенный период времени (год, месяц, рейс), зависит от так называемой суточной прибыли (П), получаемой судном за сутки промысла, и количества суток, проведенного судном на промысле, (X):

П = У (ХП) ^ тах.

суд 4 '

Известно, что прибыль, получаемая судном за сутки промысла, может быть определена как разность между производственными результатами работы флота в стоимостном выражении (В) и суммой всех затрат, связанных с получением этих результатов за средние сутки рейса (З):

П = В - З.

Является общепризнанным, что суточные затраты судна (З), находящегося на промысле, с достаточной степенью точности можно принять за постоянную величину для данного типа судна [7, с. 47-49; 13, с. 132].

Выручка от реализации продукции (В), в свою очередь, может быть определена как произведение количества продукции (К), произведенной за сутки, и ее стоимости (Ц):

В = КЦ.

Определяющими промысловыми факторами, обусловливающими изменение прибыли, являются:

1) производительность лова (вылов за сутки лова), которая служит основой получения всех трех показателей эффективности - вылова, выпуска натуральной продукции и товарной продукции, и, в конечном счете, обусловливает изменение конечного показателя экономической эффективности - прибыли;

2) коэффициенты использование судна во времени, которое включает в себя затраты промыслового и рейсового времени и своим отношением прямо влияет на величину всех производственных показателей и экономическую эффективность работы;

3) размерно-весовая структура улова. Одной из особенностей ВБР является дифференциация цены реализации продукции в зависимости от размерно-весовой градации. Т. е. весь суточный улов

В = A Ц d );

d=1

qd — доля данной группы коммерческой градации в общем вылове.

Тогда формула прибыли, получаемой судном за сутки промысла, примет вид:

П = A ^(qd Цй ) - З.

d=1

где d — количество групп коммерческой градации добытого сырья; Ь — коэффициент расхода рыбы-сырца на единицу выработанного полуфабриката;

Понятно, что в общем случае судно может добывать разные виды ВБР в разных районах и в разные периоды промысла. Суда также могут быть разных типов и в разном количестве. Поэтому введем следующие индексы: i — район промысла; j—период промысла; k — тип промыслового судна; s — вид промыслового объекта.

При введенных обозначениях задача максимизации прибыли сводится к следующей математической модели линейного программирования:

n m p r , ^

П = IIIIfej ^ maX.

i=1 j=1 k=1 s=1

С учетом приведенных выше рассуждений, данная линейная модель примет вид:

п= IIII №

i=l j=1 к=1 s=1 I

Aks h

j I(qd Ц j-зк

d=1

^max.

Модель включает следующие ограничения: 1) суммарный вылов 5-го вида ресурсов всеми судами к-го типа в /-ом районе и ву'-й период промысла не должен превышать установленную квоту на вылов данного ресурса (Q) — для квотируемых видов и общей величины промысловых запасов — для неквотируемых объектов промысла:

Qs;

г =1 у=1 к=1

По каждому 5 задается отдельное неравенство. При необходимости отдельные неравенства могут задаваться и по /, у', к, т. е. могут накладываться ограничения на вылов по районам, периодам и типам судов.

2) суммарное количество судо-суток промысла судами к-го типа на промысле 5-го вида ресурсов в /-ом районе и в у'-ом периоде (Хк) не должно превышать физически возможного (М™):

У

где — количество судов к-го типа на промысле 5-го вида ресурсов в /-ом районе и в у'-ом периоде; Ь к — количество промысловых суток, доступных для судов к-го типа на промысле 5-го вида ресурсов в /-ом районе и в у'-ом периоде.

Данное ограничение может иметь две стороны. Во-первых, в случае запрета (ограничения) про-

РЕгиомьнАя экономика: теория и практика

79

мысла в отдельных районах промысла, в отдельные периоды промысла, на отдельные объекты промысла и для отдельных типов судов; во-вторых, когда добывающее предприятие имеет определенное количество судов и (или) когда суда по каким-либо причинам (например, ремонт) не могут или ограниченно могут вести промысел в данном районе и в данный период промысла.

В зависимости от ситуации неравенство может задаваться по каждому i, j, к, s отдельно.

3) условие неотрицательности переменных. Все Х— физические величины, поэтому:

Хк >0.

Формула (1) и неравенства (2 — 4) представляют собой экономико-математическую модель оптимального управления промыслом, которая реализуется в программной среде Microsoft Excel.

Неизвестными (искомыми) величинами в математической модели является величина Хк — ко-

У

личество судо-суток, проведенное судном к-го типа на промысле s-го вида ВБР в j-й период промысла в i-м районе промысла.

Кроме основной экономико-математической модели, в системе расчетов используется комплекс взаимосвязанных алгоритмов, с помощью которых также в MS Excel осуществляется расчет и формирование производных входных показателей модели, а также расчет и формирование всех выходных показателей (таблицы 1, 2).

В общем виде задача формулируется так: требуется расставить промысловый флот по типам

Входные показатели эконо]

судов на планируемый период (год, месяц, рейс) в разрезе районов, периодов и объектов промысла таким образом, чтобы при заданных ограничениях достичь максимальной прибыли.

Данная экономико-математическая модель позволяет получить следующие данные:

1) количество судо-суток промысла по районам, периодам и объектам промысла, а также по типам судов, необходимые для получения максимальной прибыли. Причем данная модель позволяет производить подобные расчеты как на уровне отдельного предприятия, так и на уровне целого бассейна;

2) величину суммарной прибыли, интегрированную по районам, периодам и объектам промысла, а также по типам промысловых судов;

3) величину рентабельности промысла по районам, периодам и объектам промысла, а также по типам промысловых судов и визуализация данных расчетов в системе ГИС;

4) количество судо-суток, необходимое для вылова данного количества ВБР при условии максимизации прибыли;

5) предельную величину суточных затрат, при которой промысел становится нерентабельным.

Представляется целесообразным использовать данную экономико-математическую модель для обеспечения выработки управленческих решений по управлению добывающим флотом, как на уровне отдельного предприятия, так и на уровне бассейна, а также всего рыбохозяйственного комплекса РФ в целом.

Таблица 1

ко-математической модели

ВХОДНЫЕ ПЕРВИЧНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

Условное обозначение показателя Единица измерения Наименование показателя

3k руб. / сут. Суточные затраты судна k-го типа на промысле.

a k т / сут. Суточный вылов 5-го объекта промысла судном k-го типа в /-ом районе и в j-И период промысла.

ои k руб. / т Цена реализации продукции в первом звене продаж, соответствующей й-й размерно-весовой группы коммерческой градации, выработанной из 5-го объекта промысла, судном к-го типа, промышляющем в /-ом районе и в j-И период промысла.

(о k - Доля й-ой размерно-весовой группы коммерческой градации в общем вылове 5-го объекта промысла судном к-го типа, промышляющем в /-ом районе и в j-И период промысла.

bs - Коэффициент расхода 5-го объекта промысла на единицу выработанного полуфабриката.

ВХОДНЫЕ ВТОРИЧНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

п k руб. /сут. Величина прибыли, получаемая за одни сутки промысла 5-го вида ВБР судном к-го типа в /-ом районе в j-ом периоде. Расчетная формула

A^ss h п к = Ar- Х( - Зк _ b d=1 J

Таблица 2

Выходные показатели экономико-математической модели

Условное обозначение показателя Единица измерения Наименование показателя Расчетная формула

П (ь) и(ч) руб. Максимальная величина прибыли, которую возможно получить на промысле я-го вида ВБР к-м типом судна в г-ом районе в /-ом периоде за хк судо-суток промысла. jj(ks) Yks rrks П(у) - Xj ' ПУ

р(Ь) (V) % Рентабельность судна к-го типа на промысле я-го вида ресурсов в г-ом районе в /-Й период. jj (ks) p(b) = (ij) ,100% (j 3k

п (*) руб. Суммарная величина максимальной прибыли на промысле я-го вида ресурсов всеми типами судов во всех районах и во все периоды. n m p , . *(s)) i=1 j=1 k=1

р(*) % Рентабельность промысла я-го вида ресурсов всеми типами судов во всех районах и во все периоды. ( i П(s) P(s) =--100 % p E 3k k=1

П(к) руб. Суммарная величина максимальной прибыли к-го типа судна на промысле всех видов ресурсов во всех районах во все периоды. n m r *(k) ^YZZ^j * j) i=1 j=1 s=1

р(к) % Рентабельность к-го типа судна на промысле всех видов ресурсов во всех районах во все периоды. П (k) P(k) - -100% 3k

П0) руб. Суммарная величина максимальной прибыли на промысле всех видов ресурсов всеми типами в г-м районе во все периоды. n«>=1E E №n j) j=1 k=1 s=1

р0) % Рентабельность промысла в г-м районе всех видов ресурсов всеми типами судов во все периоды. П(1) P(,)  100% E 5k k=1

п(/) руб. Суммарная величина максимальной прибыли на промысле всех видов ресурсов всеми типами судов во всех районах в /-Й период. J4 N П

р(/) % Рентабельность промысла в /-м периоде всех видов ресурсов всеми типами судов во всех районах. n (j) P(j) - ,  100 % X 3 k k = 1

п руб. Суммарная величина максимальной прибыли, которую можно получить всеми к типами судов на промысле всех 5 видов биоресурсов во всех г районах и/ периодах. n m p r , ч n = EZZZfxr nj) i=1 j=1 k=1 s=1

р % Рентабельность промысла всех 5 видов ресурсов всеми к типами судов во всех г районах во все/ периоды. P = п p E5k k=1

Анализ экономической эффективности промысла трески на Северном бассейне в 2003— 2006 гг. выполнялся на основе данных по работе среднего рыболовного траулера-морозильщика кормового траления

в период с 2003 г. по 2006 г. составили: в 2003 г. — 4000 долл., в 2004 г. — 5000 долл., в 2005 г. — 6000 долл., в 2006 — 6500 долл.

Для получения данных о суточной производительности промысла А к , структуре вылова к и фактическом количестве судо-суток промысла (Хк) использовалась информационная база судо-1вых суточных донесений.

Наблюдениями были охвачены все районы традиционного пространственного распределения и промысла трески:

Район промысла 1 Район промысла Ь

период промысла 1 период промысла, j период промысла 1 период промысла, j

Объект промысла 1 тип судна 1; г11 х 11 У11 У11 г11 Уп У11

тип судна 2; у 21 у21 У 11 у 21 yi1 у 21

тип судна к. Ук1 yk1 У11 ykl yi1 yk1

Объект промысла 2 тип судна 1; у12 х 11 v12 У 11 у12 у 12

тип судна 2; У 22 Х 11 у 22 У 11 у 22 у 22

тип судна к ук2 Х 11 vk 2 У11 yk 2 Xi1 vk 2 Уч

Объект промысла « тип судна 1; х 11 У11 y1s yij

тип судна 2; у 2$ Х 11 v 2s У11 y 2s yi1 yv

тип судна к укя х 11 \rks У11 yks yi1 \rks Уч

Рис. 1. Матрица вариантов расстановки добывающего флота.

1) исключительная экономическая зона РФ и Смежный участок (ИЭЗ РФ);

2) норвежская экономическая зона (НЭЗ);

3) медвежье-шпицбергенский район (МШР). Массовые промеры трески составили 1575 тыс.

экз., из них: в ИЭЗ РФ — 680 тыс. экз., в МШР — 782 тыс. экз., НЭЗ — 113 тыс. экз.

Годовой жизненный цикл трески условно был разделен на три периода:

• январь-май: период нерестовых и зимовальных миграций, нереста, зимовки и начала массовых нагульных миграций;

• июнь-сентябрь: период нагульных миграций, откорма и распределения рыбы на широкой акватории летнего нагула;

• октябрь-декабрь: период начала преднерестовых и зимовальных миграций рыбы в районы нереста и зимовки.

Все суда типа СРТМ выпускали продукцию «треска потрошеная без головы», поэтому коэффициент расхода сырца на единицу выработанного полуфабриката (Ь 5) равен 1,5.

Цены на рыбопродукцию в первом звене продаж (Ц^) к определялись по данным «Norges Refisklag» и аналитической информации ВНИЭРХ. Весь вылов трески делился на четыре коммерческих градаций в зависимости от массы отдельных экземпляров (табл. 3).

Суточная прибыль траулера на промысле рассчитывалась как разница между стоимостью готовой продукции в первом звене продаж (с учетом размерно-весовой классификации) и эксплуатационными затратами на содержание судна, включая вылов рыбы и изготовление продукции. Под рентабельностью судна на промысле понимается отношение прибыли судна к его эксплуатационным затратам, благодаря которым получена эта прибыль.

Размерно-весовая градация

вылова, см / кг

2003 2000 2100 2350 2475

2004 2450 2530 2700 2900

2005 2950 3050 3200 3375

2006 3600 3700 3900 4025

Таблица 3

Средняя цена реализации 1 т полуфабриката в зависимости от размерно-весовой структуры, по годам; долл.

Таким образом, для формулы (1) имеем следующие данные:

i = 3; у = 3; к = 1; s = 1; d = 4. Результаты и обсуждение. На основе фактических данных и предоставленной специалистами ПИНРО информации нами были проведены расчеты, позволившие получить осредненные биоэкономические данные промысла трески в 2003 г. (табл. 4).

Как видно из таблицы 4, максимальная среднесуточная производительность промысла трески (13,6 т/сут.) в 2003 г. наблюдалась в НЭЗ в период с января по май. Здесь же наблюдалась наиболее оптимальная с точки зрения максимизации прибыли структура вылова: минимальное количество мелкой рыбы — 0,3 % вылова составили экземпляры размером (0,3—0,5) кг, и максимальное количество средней — 58,1 % вылова составили экземпляры размером (1,0—2,0) кг Такая структура вылова позволила получать в среднем 17558 долл. прибыли за сутки промысла. Минимальная среднесуточная производительность промысла наблюдалась в ИЭЗ РФ в период с июня по сентябрь — 7,8 т/сут. Однако несмотря на то, что в структуре вылова здесь более половины (52,6 %) составляют экземпляры весом (1,0-2,0) кг, среднесуточная прибыль промысла составила также минимальную величину — 8309 долл.

На интервале между этими экстремумами эффективности находится промысел в МШР в

Биоэкономические данные промысла трески в 2003 г.

Район Январь-май Июнь-сентябрь Октябрь-декабрь

Среднесуточный вылов, т/сут.

ИЭЗ РФ 7,9 7,8 8,3

НЭЗ 13,6

МШР нет данных 9,7 9,7

Размерно-весовая структура вылова, %; (0,3-0,5) кг / (0,5-1,0) кг / (1,0-2,0) кг / > 2,0 кг

ИЭЗ РФ 3,8/14,9/48,7/32,6 2,0/8,7/52,6/36,7 1,5/7,3/46,1/45,1

НЭЗ 0,3/6,2/58,1/35,4

МШР нет данных 0,9/7,9/57,6/33,6 1,2/9,5/56,7/32,6

Фактическое количество судо-суток промысла, судо-сутки

ИЭЗ РФ 1448 1004 990

НЭЗ 231

МШР нет данных 189 243

Среднесуточная прибыль, долл. /сут.

ИЭЗ РФ 8 325 8 309 9 185

НЭЗ 17 558

МШР нет данных 11 320 11 279

Среднесуточная рентабельность промысла, %

ИЭЗ РФ 208 208 230

НЭЗ 439

МШР нет данных 283 282

период с июня по декабрь и в ИЭЗ РФ в период с января по май и с октября по декабрь. Промысел в МШР с июня по сентябрь и с октября по декабрь характеризуется одинаковыми показателями производительности промысла (9,7 т/сут.), структурой вылова (57 % вылова составили экземпляры весом (1,0-2,0) кг и 33 % вылова — весом более 2 кг) и, как следствие, одинаковой величиной среднесуточной прибыли (11300 долл.). Промысел в ИЭЗ РФ в период с января по май практически не отличается от минимума, поэтому с точки зрения эффективности промысла эти два периода можно объединить в один (январь-сентябрь). Среднесуточный вылов здесь составил 7,8 т/сут., в структуре вылова около 50 % составляют экземпляры средних размеров, но со значительной частью мелкой рыбы (экземпляры весом 0,3—1,0 кг составили 18,7 % вылова период с января по май и 10,7 % в период с июня по сентябрь). Это позволило получать здесь в среднем около 8300 долл. прибыли за сутки промысла. Во второй части года (с октября по декабрь) среднесуточная производительность промысла увеличилась до 8,3 т/сут., что при незначительной части мелкой рыбы (8,8 % весом 0,3—1,0 кг) позволило получить в среднем 9 185 долл. прибыли за сутки промысла.

В НЭЗ в период с июня по декабрь промысел не велся, т. к. разреженные стада трески не формировали здесь устойчивых скоплений.

Можно предположить, что в соответствии с вышеуказанным распределением среднесуточной прибыли по периодам и районам должны были распределиться и промысловые усилия, т. е. наибольшее количество судо-суток промысла должно было наблюдаться в первую очередь в НЭЗ в период с января по май, затем в МШР в период с июня по декабрь и последним по количеству судо-суток на промысле должна идти ИЭЗ РФ (сначала в период с октября по декабрь, затем с января по май и с июня по сентябрь).

Однако фактические данные говорят об обратном. Наибольшее количество судо-су-ток суда типа СРТМ провели на промысле в ИЭЗ РФ: 1448 судо-суток в период с января по май, 1004 судо-суток — с

Таблица 4

июня по сентябрь и 990 судо-суток — с октября по декабрь. Затем следует МШР: 243 судо-суток в период с октября по декабрь и 189 судо-суток — с июня по сентябрь. В НЭЗ в период с января по май суда на промысле провели всего 231 судо-суток.

В целом общее количество судо-суток, проведенное российскими судами типа СРТМ на промысле в НЭЗ в период с января по май (за 5 месяцев), равно количеству судо-суток промысла в МШР с октября по декабрь (за 3 месяца промысла) и в 6,3 раза меньше, чем в ИЭЗ РФ за тот же период времени. А величина среднесуточной прибыли судна типа СРТМ на промысле в НЭЗ в среднем в 1,6 раза выше, чем в наилучший период в МШР, и в 2 раза выше, чем в ИЭЗ РФ.

К чему же привело это несоответствие? Общее фактическое количество судо-суток, проведенное судами типа СРТМ на промысле во всех районах и во все периоды в 2003 г., составило 4105 судо-суток. За это время судами типа СРТМ было выловлено около 35 тыс. т трески, что позволило получить около 38,4 млн. долл. прибыли до уплаты налогов. Данная величина прибыли рассчитана путем перемножения фактического количества судо-суток промысла, дифференцированного по зонам и периодам, на расчетную величину суточной прибыли, полученной исходя из фактической результативности промысла, размерного состава вылова, цены реализации продукции и величины среднесуточных затрат судна на промысле. Следует добавить, что общая квота РФ на вылов трески в 2003 г. составила 183,55 тыс. т, в т. ч. квота в НЭЗ — 140 тыс. т.

Подставив соответствующие данные в математическую модель (1) с учетом ограничений по квоте на треску, мы выяснили, что существует другой вариант расстановки судов типа СРТМ по промысловым районам и периодам, который позволяет получить другой финансовый результат.

В соответствие с решением модели, для того чтобы выловить данное количество трески (35 тыс. т), необходимо было всего 2573 судо-суток промысла (вместо 4105 судо-суток промысла по факту). При этом суммарная прибыль, полученная всеми судами типа СРТМ за год, могла составить 45,2 млн долл. (вместо 38,4 млн долл. прибыли по факту). Для этого необходимо, чтобы весь объем вылова (35 тыс. т) все суда типа СРТМ в 2003 г. произвели в НЭЗ в период с января по май, т. к., во-первых, производительность промысла в НЭЗ максимальна, а, во-вторых, в структуре вылова преобладают экземпляры с большим весом, что при заданном объеме вылова, а также за счет увеличения стоимости готовой продукции, позволяет получить большую прибыль. Для этого необходимо чтобы судовладельцы приняли соответствующие управленческие решения. Надо добавить, российско-норвежские договоренности позволяют принимать такие решения. Напомним, что квота России на вылов трески в НЭЗ в 2003 г. составляла 140 тыс. т.

Таким образом, мы утверждаем, что в 2003 г. у рыбодобывающих предприятий была возможность увеличить полученную ими прибыль на 6,8 млн долл. (45,2-38,4), или на 207,4 млн руб. без каких-либо дополнительных финансовых затрат. Государственный бюджет мог получить дополнительно 49,8 млн руб. в качестве налога на прибыль в бюджеты разных уровней, в том числе и в региональный бюджет Мурманской области.

Подобные расчеты, проведенные по периоду 2003—2006 гг., представлены в табл. 5.

Как видно, величины фактической, оптимальной и недополученной прибыли изменяются непропорционально ни одному из показателей. Это объясняется неравномерным изменением стоимости готовой продукции, выпускаемой из трески, и затрат на содержание судов типа СРТМ на промыс-

Таблица 5

Результаты расчетов за 2003-2006 гг.

Показатель 2003 2004 2005 2006

Общая величина прибыли, рассчитанная исходя из фактических данных, млн. долл. 38,4 40,2 40,9 64,0

Общая величина прибыли, рассчитанная по оптимизационной экономико-математической модели, млн. долл. 45,2 46,0 53,7 73,2

Величина недополученной рыбодобывающими предприятиями прибыли судами типа СРТМ на промысле трески, млн. долл. / млн руб. 6,8 / 207,4 5,8 / 168,2 12,8 / 358,4 9,2 / 248,4

Величина недополученного налога на прибыль бюджетами всех уровней, млн руб. 49,8 40,4 86,0 59,6

Район и период рекомендуемого промысла (по оптимизационной модели). НЭЗ: 1-у МШР: У1-Х11 НЭЗ: 1-У; МШР: Х-ХП НЭЗ: 1-У МШР: 1-У НЭЗ: 1-У МШР: У1-1Х

ле. Анализируя районы рекомендуемого промысла, мы видим, что постоянным является только НЭЗ в период с января по май. Периоды промысла в МШР меняются по годам. Это объясняется тем, что перераспределение запасов трески происходит в зависимости от гидрологических условий среды, состояния кормовой базы, состава и численности популяции. Кроме того, в зависимости от условий обитания, по мере роста рыб и их созревания, у трески меняются миграционные пути [2].

Таким образом, общие потери прибыли до уплаты налогов рыбодобывающих организаций на промысле трески судами типа СРТМ в период 2003—2006 гг. за счет нерационального распределения судов составили 982 млн руб. прибыли, в т. ч. потери бюджетов всех уровней по налогу на прибыль — более 230 млн руб.

Заметим, что это потери только по группе судов типа СРТМ, количество которых составляет около 20 % от общего количества добывающих судов на Северном бассейне, а общий вылов этой группы судов — около 20 % общей квоты на треску. К тому же СРТМ считается самым неэффективным среди других типов судов, т. е. промысел другими типами судов приносит больше прибыли в расчете на сутки промысла. Поэтому общие потери прибыли до уплаты налогов всеми рыбодобывающими предприятиями, ведущими промысел трески всеми типами судов в период 2003—2006 гг. в результате нерациональной расстановки судов можно оценить на уровне около 5 млрд руб. Потери бюджетов разных уровней по налогу на прибыль, в т. ч. бюджета Мурманской обл., за этот период оцениваются в размере около 1 млрд руб.

Широкомасштабный траловый промысел трески осуществляется круглогодично на всем ареале ее обитания, включая выростные районы и участки повышенной концентрации молоди. Поскольку стоимость трески зависит от ее размерно-весовых характеристик, экономическая эффективность реализации установленных квот трески напрямую зависит от количества крупной рыбы в уловах. Поэтому в условиях резко выраженной экспортной направленности рыбодобывающей отрасли Северного бассейна увеличение прибыли для судовладельцев достигается посредством реализации квот трески за счет крупной, т. е. более дорогой рыбы.

Поскольку учет выловленной рыбы происходит по количеству готовой продукции в трюме, пересчитанной через соответствующие коэффициенты, существует возможность из всего вылова обраба-

тывать только крупную, т. е. более дорогостоящую, треску, а мелкую выбрасывать за борт.

Мелкая неполовозрелая треска распределяется и концентрируется преимущественно в ИЭЗ РФ, которая служит выростным районом. Крупная, в значительном количестве половозрелая треска, напротив, скапливается в более глубоководной части Баренцева моря, преимущественно в НЭЗ. Поэтому наибольшие выбросы характерны для акватории ИЭЗ РФ. Относительно небольшие выбросы характерны для НЭЗ и МШР [9].

Выбросы трески размером до 45 см составляют 100 %. Выброшенная треска сама по себе обладает потребительской стоимостью. Прямые потери за счет выбросов малоразмерной трески отечественными траулерами при реализации российской квоты в 1996—2000 гг. составили более 50 тыс. т [5].

Однако самым главным последствием выбросов молоди трески, прошедшей все критические стадии своего развития и роста, является тот факт, что эти выбросы значительно снижают объемы будущих промысловых уловов, а следовательно, снижают и экономическую эффективность работы всего РХК Северного бассейна в перспективе. Суммарные экономические потери от недоиспользования выброшенной за борт молоди трески в период 1996—2000 гг. оцениваются на уровне около 100 тыс. т товарной трески общей стоимостью около 180 млн долл. [5].

Таким образом, предложенное в соответствии с нашей моделью увеличение промысловых усилий отечественного флота на траловом промысле трески в районах скопления более крупной рыбы (НЭЗ и МШР) позволит не только значительно снизить долю выбросов молоди, но и будет способствовать увеличению воспроизводительной способности всей популяции за счет использования продукционных возможностей оставшихся более многочисленных быстро растущих среднеразмерных групп арктической трески, что, в свою очередь, также будет способствовать активному расширению нагульного ареала, увеличению годовых весовых приростов ее особей и повышению общего годового улова трески в будущем.

Возникает вопрос: почему при очевидной выгодности промысла в НЭЗ и МШР наши рыбаки предпочитают РЭЗ? Ведь в результате рыбаки теряют ежегодно сотни миллионов рублей прибыли, государство — десятки миллионов рублей налоговых поступлений?

Ответ дают сами рыбопромышленники, заинтересованные в долгосрочной работе, в своем

открытом письме губернатору Мурманской области Ю. А. Евдокимову: «Рыбаки в море ловят не рыбу, а деньги, и при всем к ним уважении, их больше интересует финансовый результат настоящего рейса, а не будущее состояние рыбных запасов. Поэтому за борт идет вся некондиционная рыба, т. е. маломерная и имеющая низкую коммерческую ценность» [8]. Кроме этого, в настоящее время, по мнению авторов письма, работа всех органов, занимающихся охраной рыбных запасов, не имеет ничего общего собственно с охраной рыбных запасов. «Охраняются сами правила рыболовства, т. е. составляются сотни протоколов по второстепенным нарушениям: просрочен личный рыболовный билет, отсутствует оригинал лицензии на промрыболовство или какие-либо согласования и т. д. В то же время нарушения, действительно влияющие на состояние рыбных запасов — перелов лимита, выброс молоди и др., вскрываются крайне редко» [8]. В результате выбросов и переловов, при попустительстве контролирующих органов, рыбаки вылавливают намного больше, чем потом показывают по документам.

Сложившаяся система лицензирования делает возможным выход на промысел судов с квотой, например, в 700 т трески. Совершенно очевидно, что такой объем не способен покрыть значительные расходы судовладельца, а лицензия на промысел фактически является официальным разрешением на браконьерство. По мнению экс-председателя Росрыболовства Е. И. Наздратенко, «государство утратило рычаги, контролирующие и «рыбные», и финансовые потоки в отрасли, а условия для бизнеса оказались гораздо более «либеральными» за рубежом. В результате переловы превосходят полученные законные объемы в 5—6 раз. А выловленная рыба вывозится за рубеж» [6].

Таким образом, даже при очевидной экономической выгодности промысла в НЭЗ передислокация значительного количества траулеров в западные районы промысла на облов крупной рыбы на практике оказалась весьма сложной, что в значительной степени объясняется традиционным нежеланием капитанов отечественных судов работать под жестким контролем норвежских инспекторов, отличающихся принципиальностью и неподкупностью. Аресты российских судов, происходящие в последнее время, служат тому примером.

В этой ситуации противостоять стремлению рыбодобывающих предприятий получить максимальную сиюминутную выгоду, даже в ущерб состоянию рыбных запасов, сможет только государство, являющееся собственником ресурсов

экономической зоны и континентального шельфа, совместно со всеми своими контролирующими органами. Причем в комплексе этих контролирующих органов не должно быть слабых звеньев, и их деятельность должна жестко координироваться. «В настоящее время государство делает вид, что оно охраняет рыбные запасы. А как иначе можно назвать ситуацию, когда от недостаточной охраны теряют по разным подсчетам до 2—3 млрд долл., а на охрану рыбных запасов еле-еле наскребают 1—1,5 млрд рублей. И это очень устраивает рыбо-добывающие предприятия» [8]. По другим данным, при заработной плате инспектора в 10—15 тыс. руб. в месяц, взятки, например на Дальнем Востоке, достигают 500 долл. в день [14].

Таким образом, в результате низкого уровня контроля за своей деятельностью российские рыбаки, стремящиеся к максимизации прибыли, предпочитают вести промысел в ИЭЗ РФ, где у них в результате слабого контроля за своей деятельностью есть возможности для переловов и выбросов.

В дополнение к вышесказанному необходимо добавить, что на протяжении последних ста лет архипелаг Шпицберген, являющийся спорной с Норвегией территорией, представляет особый интерес для России. «Ни у кого не вызывает сомнения, что присутствие России на архипелаге не только является подтверждением истории нашего государства, но и имеет важнейшее стратегическое значение» [11]. По мнению губернатора Мурманской области Ю. Евдокимова, которое он высказал в мае 2006 г. на пресс-конференции, посвященной встрече с президентом РФ В. Путиным, «никакими политическими и даже военными методами проблему защиты национальных интересов России в Арктике не решить. Нас способна защитить только деловая экономическая активность в этом регионе».

Как видно из табл. 8, распределение промыслового флота в соответствии с предложенной моделью позволит увеличить экономическую активность в зоне МШР и, как следствие, усилить геополитическое присутствие России в этом регионе.

Выводы и предложения. 1. Предложена модель линейного программирования, позволяющая определять, в каком районе, в какой период времени, на каком типе судна вести промысел данного вида ВБР с целью максимизации прибыли. Мы предлагаем использовать данную модель добывающим предприятиям. Особенно актуальна модель для предприятий, ведущих промысел нескольких видов ВБР с применением различных типов судов, т. к. принятие управленческого решения по управлению промыслом

в этом случае затруднено вследствие многомерности анализируемой информации.

2. С помощью предложенной модели проанализирована биоэкономическая эффективность промысла трески Северного бассейна судами типа СРТМ в 2003—2006 гг. Сделан вывод, что в результате низкого уровня контроля за промысловой деятельностью судовладельцы предпочитают вести промысел в ИЭЗ РФ, в результате чего наблюдаются потери прибыли от нерационального распределения добывающих судов по периодам и районам промысла, а также биологические потери в результате выбросов и переловов. Потери прибыли до уплаты налогов рыбодобывающих организаций в результате этого составили 982 млн руб., в т. ч. потери бюджетов различных уровней по налогу на прибыль — более 230 млн руб. Общие потери прибыли до уплаты налогов на промысле трески всеми типами судов в период 2003-2006 гг. оценены в размере около 5 млрд руб., в т. ч. потери бюджетов различных уровней по налогу на прибыль — около 1 млрд руб.

3. Применение данной модели на практике позволит, во-первых, увеличить собственную прибыль рыбодобывающих организаций и налоговые отчисления в бюджет, во-вторых, сократить выбросы молоди трески и способствовать сохранению и увеличению промыслового стада и, в-третьих, усилит геополитическое присутствие в зоне архипелага Шпицберген. Поэтому предлагается использовать данную экономико-математическую модель для выработки решений по управлению добывающим флотом на уровне отдельных предприятий, РХК Северного бассейна и страны в целом.

4. Предлагается включить данную модель в систему государственного регулирования промысловой деятельности, чтобы, оценивая биоэкономическую эффективность реализации квоты отдельными предприятиями за прошедший период, применять к ним существующие административные и экономические рычаги регулирования. В частности, осуществлять выделение квот на водные биоресурсы в первую очередь тем рыбодо-бывающим предприятиям, которые обеспечивают их реализацию с максимальной экономической эффективностью. В дальнейшем мы предлагаем в принципе строить сотрудничество государственных органов с добывающими предприятиями исходя из степени биоэкономической эффективности освоения ими ВБР.

Автор выражает глубокую благодарность и признательность сотрудникам научно-экспедиционного отдела ПИНРО — В. В. Комличенко,

3. Г. Лукманову и В. Т. Шевченко — за предоставленную информацию и ценные замечания, без которых данная работа не могла бы состояться.

ЛИТЕРАТУРА

1. Андреев М. Н, Студенецкий С. А. Оптимальное управление на промысле. — М.: Пищевая промышленность, 1975. — 288 с.

2. Анциферов М. Ю. Особенности нагула трески в северо-западных промысловых районах с середины 1980-х гг. до 2000 г. // Вопросы рыболовства, 2003, том

4, № 3 (15),. С. 451—489.

3. Козин М. А. Оптимизация промыслового режи -ма добывающих судов: Учебное пособие. — Калининград: КТИРПХ, 1990. — 100 с.

4. Комличенко В. В., Лукманов Э. Г. Биоэкономическая эффективность реализации отечественной квоты тресковых в Баренцевом море в 2001 г. — Рыбное хозяйство, 2002, № 6. С. 35-37

5. Комличенко В. В., Шевченко В. Т. Биоэкономическое соответствие российского рыбопромыслового флота сырьевой базе Баренцева моря. — Рыбное хозяйство, 2004, № 3. С. 29-32.

6. Наздратенко Е. И. Рыбная отрасль может и должна работать лучше. — Рыбное хозяйство, 2002, № 3. С. 5—6.

7. Основные направления проектирования автоматизированной системы управления отраслью рыбного хозяйства (АСУОР), Васильев В. Е., Заславский

B. О., Зорин Ю. М., Петровский В. В., Шейнис Л. З. М.: Пищевая промышленность, 1973. — 189 с.

8. Рыба ищет где... закон лучше. Открытое письмо губернатору Мурманской области Ю. А. Евдокимову. — Рыболовство России, 2001, № 1 (5). С. 32-33.

9. Соколов К. М. Оценка выбросов мелкой трески на российском траловом промысле. / Рыбное хозяйство, 2005, № 2. С. 45-46.

10. Теплицкий В. А. Оптимизация планирования в рыбной промышленности. / В. А. Теплицкий, Л. З. Шейнис. М.: Пищевая промышленность, 1975. — 272 с.

11. Федоров А. Ф, Слободяник В. А. В защиту российских интересов на архипелаге Шпицберген / Рыбное хозяйство, 2005, № 3. С. 6-8.

12. Шевченко В. В., Никаноров И. В., Никаноров

C. И. Проблемы Российского рыболовства и возможные пути их разрешения. Вопросы Рыболовства, 2000, том 1, № 1 (1). С. 7-44

13. Шейнис Л. З. Система оптимизационных расчетов текущего плана рыбной промышленности. / Л. З. Шейнис. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. — 208 с.

14. Эксклюзивное интервью с К. Пуликовским, Полномочным представителем Президента РФ в Дальневосточном Федеральном округе. Рыболовство России, 2000. № 4. С. 3 — 7.