Gardner Brown and Judd Hammack were

Gardner Brown and Judd Hammack were the first to employ bioeconomic modeling in a wildlife context, demonstrating that, on the basis of duck hunting values alone, the socially optimal level of wetlands protection was below the existing level. In coming to this conclusion, these researchers ignored the ecosystem service and other amenity benefits associated with wetlands as well as the benefits people get from viewing waterfowl. In this study, we sought first to duplicate their results and then extend their analysis to include nonmarket in-situ values of waterfowl and wetlands. While we could duplicate their results for the parameters they had estimated, we found that estimates

using updated data led to a Cobb-Douglas production function with increasing returns to scale in wetlands and breeding ducks, leading to an unrealistic result. For the Beverton- Holt model parameters of equation (14b), the dynamic model turned out to be highly unstable. For these reasons, we used a logistic production function that is commonly used in bioeconomic wildlife models.
When the model based only on hunting values was expanded to include the non- consumptive use value of waterfowl and the ecosystem service and amenity values of wetlands, the optimal steady-state levels of ducks and wetlands to retain increased significantly. Thus, Brown and Hammack’s (1973) original conclusion was reinforced – the numbers of wetlands protected in the Canadian prairie pothole region is less than what is socially optimal.
In our analysis, we relied exclusively on sensitivity analysis to address randomness, recognizing that this does not lead the authority to take explicit account of such uncertainty in making decisions. That is, optimal management strategies obtained from sensitivity analysis are not necessarily optimal from the perspective of a planner who considers randomness in the decision calculus. Future research needs to take uncertainty into explicit account, including uncertainty related to future climate change. In addition to uncertainty, it is important that future research also take into account spatial aspects.

Kết quả (Việt) 1:

Gardner Brown và Judd Hammack đầu tiên để sử dụng bioeconomic mô hình hóa trong một bối cảnh động vật hoang dã, chứng tỏ rằng, trên cơ sở giá trị săn bắn vịt một mình, mức tối ưu xã hội của vùng đất ngập nước, bảo vệ dưới mức hiện tại. Trong đến kết luận này, các nhà nghiên cứu bỏ qua dịch vụ hệ sinh thái và các lợi ích khác của thú kết hợp với vùng đất ngập nước cũng như những lợi ích mà người dân có được xem chim nước. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tìm cách đầu tiên để lặp lại kết quả của họ và sau đó mở rộng phân tích của họ để bao gồm các giá trị trong situ nonmarket của chim nước và đất ngập nước. Trong khi chúng tôi có thể lặp lại các kết quả của họ cho các tham số họ đã ước tính, chúng tôi thấy rằng ước tính bằng cách sử dụng Cập nhật dữ liệu đã dẫn tới một hàm sản xuất Cobb-Douglas với gia tăng về quy mô ở vùng đất ngập nước và chăn nuôi vịt, dẫn đến một kết quả không thực tế. Đối với các thông số mô hình Beverton - Holt của phương trình (14b), các mô hình động hoá ra là rất không ổn định. Đối với những lý do này, chúng tôi sử dụng một chức năng hậu cần sản xuất mà thường được sử dụng trong các mô hình động vật hoang dã bioeconomic.Khi mô hình chỉ dựa trên giá trị săn bắn đã được mở rộng để bao gồm các loài thủy điểu-consumptive sử dụng giá trị và giá trị dịch vụ và thú các hệ sinh thái của vùng đất ngập nước, các cấp độ trạng thái ổn định tối ưu của vịt và các vùng đất ngập nước và giữ lại tăng lên đáng kể. Vì vậy, Brown và của Hammack (1973) kết luận ban đầu được gia cố-những con số của các vùng đất ngập nước được bảo vệ trong vùng pothole prairie Canada là ít hơn những gì xã hội tối ưu.Trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi dựa hoàn toàn vào phân tích độ nhạy để địa chỉ ngẫu nhiên, nhận thức rằng điều này không dẫn thẩm quyền để có các tài khoản rõ ràng như vậy không chắc chắn trong việc đưa ra quyết định. Có nghĩa là, chiến lược tối ưu quản lý thu được từ phân tích độ nhạy là không nhất thiết phải tối ưu từ quan điểm của một kế hoạch ai sẽ xem xét các ngẫu nhiên trong phép tính quyết định. Trong tương lai nghiên cứu nhu cầu để có sự không chắc chắn vào tài khoản rõ ràng, bao gồm cả sự không chắc chắn liên quan đến biến đổi khí hậu trong tương lai. Ngoài sự không chắc chắn, điều quan trọng là trong tương lai nghiên cứu cũng đưa vào tài khoản các khía cạnh không gian.

Kết quả (Việt) 2:

Gardner Brown và Judd Hammack những người đầu tiên sử dụng mô hình bioeconomic trong một bối cảnh động vật hoang dã, chứng minh rằng, trên cơ sở giá trị săn vịt một mình, mức độ xã hội tối ưu bảo vệ đất ngập nước dưới mức hiện tại. Trong đến kết luận này, các nhà nghiên cứu bỏ qua các dịch vụ hệ sinh thái và lợi ích tiện nghi khác gắn liền với đất ngập nước cũng như những lợi ích có được từ người xem chim nước. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tìm cách đầu tiên để nhân đôi kết quả của họ và sau đó mở rộng phân tích của họ để bao gồm phi thị trường giá trị tại chỗ của chim nước và đất ngập nước. Trong khi chúng ta có thể lặp lại kết quả của họ cho các tham số họ đã ước tính, chúng tôi thấy rằng ước tính

sử dụng dữ liệu được cập nhật dẫn đến một hàm sản xuất Cobb-Douglas với tăng theo quy mô ở vùng đất ngập nước và con vịt giống, dẫn đến một kết quả không thực tế. Đối với các thông số mô hình Beverton- Holt của phương trình (14b), mô hình động hóa ra là rất không ổn định. Đối với những lý do này, chúng tôi sử dụng một chức năng sản xuất hậu cần thường được sử dụng trong các mô hình động vật hoang dã bioeconomic.
Khi mô hình chỉ dựa trên các giá trị săn bắn đã được mở rộng để bao gồm các giá trị phi tiêu hao sử dụng thủy cầm và các giá trị dịch vụ hệ sinh thái và tiện nghi của đất ngập nước, mức độ ổn định tối ưu của vịt và đất ngập nước để giữ lại tăng lên đáng kể. Do đó, Brown và (1973) kết luận ban đầu Hammack đã được gia cố -. Số lượng các vùng đất ngập nước được bảo hộ tại khu vực đồng cỏ ổ gà Canada là ít hơn so với những gì được xã hội tối ưu
Trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi dựa hoàn toàn vào các phân tích độ nhạy để giải quyết sự ngẫu nhiên, nhận ra rằng điều này không không dẫn thẩm quyền để lấy tài khoản rõ ràng của sự không chắc chắn như vậy trong việc đưa ra các quyết định. Đó là, các chiến lược quản lý tối ưu thu được từ phân tích độ nhạy cảm không nhất thiết phải tối ưu từ quan điểm của một kế hoạch người tự xem ngẫu nhiên trong các phép tính quyết định. Nghiên cứu trong tương lai cần phải có những sự không chắc chắn vào tài khoản rõ ràng, bao gồm cả sự không chắc chắn liên quan đến biến đổi khí hậu trong tương lai. Ngoài sự không chắc chắn, điều quan trọng là nghiên cứu trong tương lai cũng đưa vào khía cạnh không gian tài khoản.