Олейникова Алла Владимировна, аспирант кафедры прикладной информатики
ул. Татищева, д. 16, г. Астрахань 414056
Alla V. Oleynikova, Post-Graduate Student of Applied Informatics Department
16, Tatishcheva str., Astrakhan 414056
Цель исследования. Целью данного исследования является разработка концептуальных основ процесса распределения квот на вылов водных биологических ресурсов (ВБР) в Российской Федерации, с учетом сильных и слабых сторон существующей системы и её ключевых операционных проблем. Кроме того, в работе формализована новая усовершенствованная модель управления процессом квотирования, применение которой позволит повысить эффективность и устранить выявленные ограничения.
Методы. В исследовании используется систематический анализ нормативно-правовой базы и операционных механизмов распределения квот на ВБР, включая «исторический принцип», распределение на основе аукционов и «инвестиционные квоты». Для иллюстрации эффективности системы используются официальные статистические данные о динамике вылова ВБР в различных рыбохозяйственных бассейнах за 2023–2024 гг. В работе также разрабатываются формальные математические модели для описания алгоритмов и ограничений каждого метода распределения, а также для определения концептуальной основы адаптивной системы управления квотами.
Результаты. Анализ показывает, что, хотя существующая система квот на природопользование является сложной и направлена на достижение баланса между экономическими, экологическими и социальными целями, её статичный характер и опора на исторический опыт приводят к ограничениям. В частности, она часто не обеспечивает адекватного стимулирования полного и рационального использования выделенных ресурсов, что приводит к систематическому недоиспользованию квот и упущенной экономической выгоде для государства. Для решения этих проблем в исследовании представлена теоретическая модель усовершенствованного адаптивного процесса управления квотами, которая расширяет существующие штаты и действия, включая интеллектуальную поддержку принятия решений, стремясь к доминированию Парето над существующей системой с точки зрения эффективности.
Заключение. В заключение следует отметить, что, несмотря на значительные достижения и интеграцию цифровых технологий, российская система управления квотированием требует дальнейшей эволюции. Переход от чисто статического распределения к адаптивной модели, способной учитывать обратную связь по использованию ресурсов, имеет решающее значение для повышения общей эксплуатационной и экономической эффективности. В настоящем исследовании подчеркивается критический пробел в существующей литературе, касающейся детального операционного и экономического анализа механизмов распределения, передачи и ценообразования квот, особенно в целях содействия комплексной эксплуатации ресурсов.
Purpose of research. The aim of this study is to develop a conceptual framework for allocating quotas for catches of aquatic biological resources (ABR) in the Russian Federation, taking into account the strengths and weaknesses of the existing system and its key operational challenges. Furthermore, the study formalizes a new, improved model for managing the quota allocation process, the application of which will improve efficiency and address the identified limitations.
Methods. The research employs a systematic analysis of regulatory frameworks and operational mechanisms governing ABR quota allocation, including the «historical principle», auction-based distribution, and «investment quotas». It utilizes official statistical data on ABR catch dynamics across various fishery basins (2023-2024) to illustrate the system's performance. The paper also develops formal mathematical models to describe the algorithms and constraints of each allocation method and to define a conceptual framework for an adaptive quota management system.
Results. The analysis reveals that while the current ABR quota system is sophisticated and aims to balance economic, environmental, and social objectives, its inherent static nature and reliance on historical precedence lead to limitations. Specifically, it often fails to adequately incentivize the full and rational utilization of allocated resources, resulting in systematic under-utilization of quotas and missed economic benefits for the state. To address these issues, the study introduces a theoretical model for an advanced, adaptive quota management process, which extends existing states and actions to incorporate intelligent decision-making support, aiming for Pareto dominance over the current system in terms of efficiency.
Conclusion. In conclusion, despite significant advancements and the integration of digital technologies, the Russian ABR management system requires further evolution. Moving beyond purely static allocation towards an adaptive model, capable of incorporating feedback on resource utilization, is crucial for improving overall operational and economic efficiency. This research highlights a critical gap in existing literature concerning the detailed operational and economic analysis of quota distribution, transfer, and pricing mechanisms, particularly in fostering comprehensive resource exploitation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.