В рамках работы рассматривается многокомпонентная задача подтверждения подлинности продукции пчеловодства в контексте текущей трансформации рыночной среды, где ключевым исследовательским акцентом выступает конструирование и аргументация риск-ориентированной модели мониторинга качества мёда, объединяющей современные аналитические подходы с экспертной практикой верификации производителей. Выполнен анализ изменений масштабов и форм фальсификации мёда на российском рынке, а также проведена оценка последствий нормативных изменений, вступивших в действие 1 сентября 2024 года, для уровня соблюдения обязательных требований к продукции. Систематизированы и синтезированы сведения о применении рамановской спектроскопии со смещением, ДНК-метабаркодирования и алгоритмов машинного обучения, обеспечивающих высокоточную идентификацию экзогенных сахаров в составе мёда. Существенное значение придаётся включению авторской методики, ориентированной на многоуровневую оценку благонадёжности пасек и позволяющей реализовать расширенный аудит источников происхождения продукции. Теоретически обоснована связь результативности государственного контроля с параметрами потребительского доверия, определены ведущие психологические барьеры, ограничивающие готовность к покупке, и обозначены направления их снижения за счёт цифровой прослеживаемости. Сформулированные выводы и результаты обладают прикладной значимостью для регуляторных практик, поскольку могут быть задействованы при модернизации механизмов пищевой безопасности и укреплении защиты добросовестных участников отрасли.
качество мёда, фальсификация, риск-ориентированная модель, доверие потребителей, Роскачество, ДНК-баркодирование, рамановская спектроскопия, пищевая безопасность
Введение
Проблематика подлинности пищевой продукции в контексте глобализации агропродовольственных рынков трансформировалась в фактор стратегического риска для национальной продовольственной безопасности и охраны здоровья населения. Мёд, характеризующийся высокой добавленной стоимостью и биохимической сложностью, устойчиво относится к числу наиболее уязвимых к фальсификации товаров на мировом рынке [1]. Под аутентичностью мёда понимается строгое соответствие совокупности его показателей заявленным ботаническому и географическому происхождению, а также отсутствие целенаправленных вмешательств в состав, осуществляемых с целью извлечения неправомерной экономической выгоды [1].
В 2023–2024 годах на территории Российской Федерации зафиксирован рост выявляемости фальсифицированной продукции. Согласно данным Россельхознадзора, удельный вес проб мёда с признаками фальсификации в 2024 году составил 8,27%, превысив значение 2023 года (7,66%) [3]. Наблюдаемая динамика объясняется не только повышением результативности надзорных процедур, но и распространением более технологичных схем введения в заблуждение, включая добавление высокоочищенных сиропов на основе риса, кукурузы и сахарной свёклы, выявление которых затруднено при использовании классических физико-химических методик [4].
Ограниченная диагностическая чувствительность традиционных контрольных подходов, в частности измерения диастазного числа и массовой доли влаги, формирует предпосылки для присутствия на рынке продукции, демонстрирующей формальное соответствие требованиям ГОСТ, но фактически представляющей собой продукт на основе мёда [2]. Следствием становится системная деградация потребительского доверия: по данным актуальных опросов, порядка 57,5% потребителей выражают недоверие к качеству мёда, а 54% указывают на опасения столкновения с подделкой [7].
Научно-практическая значимость рассматриваемой проблематики усиливается в связи с введением с 1 сентября 2024 года поправок в Федеральный закон «О пчеловодстве в Российской Федерации», направленных на вытеснение фальсификата с рынка и защиту интересов потребителей и добросовестных производителей [8]. В данных условиях методологически обоснованным представляется переход от преимущественно репрезентативного отбора проб к риск-ориентированному мониторингу, позволяющему целенаправленно перераспределять контрольные ресурсы на наиболее критичные сегменты цепи поставок [10].
Цель работы сводится к формированию комплексной модели мониторинга, объединяющей современные технологические решения с прикладной отраслевой экспертизой автора для минимизации рисков фальсификации и восстановления доверия к пчеловодческой сфере.
Научная новизна заключается в том, что в статье представлена ориентированная на управление модель оценки рисков для контроля качества меда, интегрирующая проверку производителей, механизмы доверия потребителей, цифровую отслеживаемость и системы мониторинга рынка, применимые к пчеловодческой инфраструктуре.
Авторская гипотеза основывается на предположении о том, что интегрированная риск-ориентированная модель мониторинга мёда, объединяющая ранжирование объектов контроля по риску, высокочувствительную инструментальную детекцию (SORS/ДНК-метабаркодирование + ML), аудит благонадёжности пасек и цифровую прослеживаемость, способна повысить выявляемость фальсификации, а также снизить распространённость и восстановить доверие потребителей за счёт эффекта неизбежности обнаружения и прозрачности происхождения продукции.
Материалы и методы исследований
Методологическая основа исследования сформирована на принципах системного анализа риск-ориентированного подхода при обеспечении безопасности пищевой продукции. В отличие от традиционных схем контроля, риск-ориентированная логика исходит из необходимости соотнесения интенсивности надзорных мероприятий и глубины лабораторных исследований с уровнем риска, который конкретный продукт способен формировать как для здоровья населения, так и для экономической устойчивости отрасли [10]. В рамках предложенной модели ключевым инструментом выступает алгоритм риск-ориентированного ранжирования, расширенный отраслевыми критериями, релевантными пчеловодству [10]. Ранжирование выстраивается по нескольким взаимодополняющим направлениям: учитывается потенциальный ущерб для здоровья, выраженный вероятностью и тяжестью воздействия остатков ветеринарных препаратов, включая левомицетин и нитрофураны, а также присутствием тяжёлых металлов [10]; анализируется частота выявлений несоответствий на основе ретроспективной интерпретации массивов мониторинговых данных Роскачества и Россельхознадзора [3]; дополнительно принимается во внимание вклад продукции в продовольственный оборот через объёмы реализации конкретной торговой марки либо географического бренда, определяющие масштаб потенциальных последствий при распространении небезопасной или недоброкачественной продукции [10]. Оценивание экологической безопасности опирается на математическую модель факторного пространства, позволяющую рассчитывать коэффициенты качества по содержанию антропогенных контаминантов и тем самым формализовать вклад загрязняющих факторов в итоговый профиль риска [12]. В вычислительных процедурах использовались данные, необходимые для параметризации указанной модели и расчёта соответствующих коэффициентов о концентрациях свинца, кадмия и радиоактивных изотопов, при этом отдельное внимание уделялось меду из экологически неблагоприятных зон [11].
Эмпирическую составляющую исследования сформировал прикладной опыт автора-эксперта в области верификации производителей, рассматриваемый как элемент независимой отраслевой экспертизы, дополняющей инструментальный контроль. Верификационная часть работы сопряжена с анализом результативности современных инструментальных технологий, применяемых для выявления фальсификата.
Результаты и обсуждения
Анализ рынка и частоты выявляемых нарушений по материалам мониторинга Роскачества за 2024–2025 годы указывает на формирование признаков трансформации отраслевого сегмента. В 2024 году требованиям обязательного характера соответствовали лишь 19% исследованных торговых марок, тогда как к началу 2025 года доля продукции, демонстрирующей нормативное соответствие, увеличилась до 50% [14]. Подобное изменение может интерпретироваться как индикатор структурной перестройки рыночных практик, сопровождающейся ростом дисциплины производителей и переработчиков, а также усилением влияния регуляторных и контрольных механизмов на фактическое качество и добросовестность оборота продукции.
В таблице 1 содержится сравнение эффективности контроля качества мёда на территории Российской Федерации.
Таблица 1
Сравнительная эффективность контроля качества мёда в РФ (составлено автором на основе [14])
|
Показатель мониторинга |
2024 год |
2025 год |
|
Количество исследованных ТМ |
21 |
20 |
|
Соответствие обязательным требованиям (ед.) |
4 |
10 |
|
Соответствие обязательным требованиям (%) |
19.05% |
50.00% |
|
Выявленные нарушения ТР ТС 021/2011 |
80.95% |
50.00% |
Отмечаемая положительная динамика в значительной степени соотносится с интенсификацией контрольно-надзорной практики. В частности, в адрес производителей ТМ «О'кей» (ИП Бондаренко Н. В.) и продукции ООО «Прополис» были вынесены предостережения о недопустимости нарушения обязательных требований, что отражает переход к более адресным превентивным мерам реагирования [14]. Одновременно фиксируются примеры устойчивого нормативного соответствия: бренды «Наша Сибирь» (цветочный «Таежный дар» и «Горный») прошли проверочные мероприятия без замечаний, что эмпирически подтверждает реализуемость выпуска продукции надлежащего качества в промышленных объёмах при условии зрелой системы внутреннего контроля и управляемости технологических процессов [14, 15].
Сопоставление положения в пчеловодческом сегменте с иными направлениями пищевой промышленности представлено на рисунке 1 ниже.
Рис. 1. Уровень фальсификации по категориям продуктов питания (составлено автором на основе [3])
Представленные данные на рисунке 1 свидетельствуют о том, что при сравнительно меньшей доле фальсификации в абсолютном выражении по отношению к мясной и молочной продукции сегмент мёда выделяется специфической динамикой: именно здесь фиксируется отрицательный тренд, выраженный ростом нарушений. Подобная конфигурация рисков указывает на необходимость оперативного перехода к риск-ориентированному мониторингу, способному обеспечить упреждающее выявление наиболее проблемных звеньев оборота и концентрацию контрольных усилий в зонах максимальной уязвимости.
Практическая реализация риск-ориентированной модели в предлагаемой трактовке строится на институционально согласованном объединении регуляторного контроля и экспертного аудита, что позволяет синхронизировать формализованные процедуры надзора с прикладной верификацией отраслевых практик. Концептуальная схема функционирования указанной модели представлена на рисунке 2.
Рис. 2. Интегрированная риск-ориентированная модель мониторинга [6, 9, 13]
В логике предложенной модели торговые марки, для которых в ретроспективе зафиксированы нарушения, рассматриваются как объекты повышенного внимания: при наличии анамнестических отклонений (в частности, для продукции ООО «ТД «Воял» либо ООО «Прополис» в периоды выявления несоответствий) такие позиции переводятся в красную зону и подлежат углублённой диагностике. Усиленный контур контроля предполагает применение высокочувствительных инструментальных технологий, прежде всего SORS и ДНК-метабаркодирования, позволяющих выявлять признаки целенаправленного вмешательства в состав и уточнять происхождение сырьевых компонентов [5].
Существенное влияние на институциональную конфигурацию отрасли оказали изменения, внесённые в закон «О пчеловодстве» и вступившие в силу с 1 сентября 2024 года. Введённые нормы закрепили статью, посвящённую обеспечению качества и безопасности продукции пчеловодства, что нормативно легитимизировало ежемесячные проверки Роскачества и усилило регуляторную составляющую контроля [8]. Одновременно была установлена обязанность заблаговременного информирования пчеловодов о планируемом применении пестицидов не позднее чем за пять дней до обработки сельскохозяйственных угодий в радиусе 7 км [8]. Данное требование имеет двойной профилактический эффект: снижает риск гибели пчелиных семей и ограничивает вероятность контаминации мёда токсичными соединениями. Эмпирические данные указывают, что остаточные количества неоникотиноидов могут выявляться даже в органическом мёде при несоблюдении пространственной изоляции пасек, что подтверждает значимость регламентирования агрохимических воздействий в пределах кормовой территории [11].
Отдельного рассмотрения заслуживает технологический аспект выявления фальсификации. Классические физико-химические методы контроля нередко демонстрируют недостаточную диагностическую мощность в отношении современного фальсификата, сконструированного с учётом обхода стандартных тестов. Рамановская спектроскопия со смещением (SORS) в комбинации с методами машинного обучения обеспечивает высокую дискриминационную способность, позволяя отличать натуральный мёд от образцов с добавлением 10% сиропа с точностью, приближающейся к 100% [5].
Для наглядности в таблице 2 представлены результаты сравнительного анализа инновационных методов обнаружения фальсификата.
Таблица 2
Сравнительный анализ инновационных методов детекции фальсификата (составлено автором на основе [2, 5])
|
Технология |
Преимущества |
Порог детекции |
Применимость |
|
SORS |
Неинвазивность (через банку), скорость |
1-10% |
Скрининг в ритейле |
|
DNA Barcoding |
Высокая специфичность к источнику сахара |
1% |
Арбитражные споры |
|
Hyperspectral Imaging |
Анализ множества проб одновременно |
5% |
Промышленный контроль |
|
NMR (ЯМР) |
Полный химический профиль |
1% |
Научные исследования |
Встраивание указанных методов в контур государственного мониторинга формирует предпосылки для разработки цифровых паспортов, то есть эталонных сортов мёда, где совокупность спектральных, молекулярно-биологических и вычислительных признаков выступает в роли воспроизводимого идентификационного профиля. При таком подходе фальсификация утрачивает экономическую привлекательность вследствие повышенной вероятности неизбежного выявления несоответствий и, как следствие, роста ожидаемых издержек нарушителя.
Функционирование рынка в значительной мере определяется параметрами доверия, выступающего не только социально-психологической категорией, но и экономическим регулятором спроса. По данным исследования Б1 Групп (ноябрь 2024 года), для 80% российских потребителей при выборе продуктов питания приоритет сместился в сторону качества, которое оказалось значимее цены (79%), что отражает структурный сдвиг потребительских установок в сторону риск-чувствительных моделей поведения [16, 17]. Вместе с тем сохраняется высокий фон обобщённого скептицизма: около 73% россиян полагают необходимым проявлять осторожность при взаимодействии с другими людьми, включая производителей, что указывает на устойчивую распространённость стратегии минимизации доверительных рисков [18]. В сегменте мёда данная установка проявляется в выраженном предпочтении прямых закупок у пасечников (54,5%), поскольку подобный канал приобретения воспринимается как источник дополнительных социальных гарантий качества и снижает субъективную неопределённость происхождения продукта [7]. В данной логике внедрение риск-ориентированной модели мониторинга, сопряжённое с регулярной публичной демонстрацией результатов контрольных мероприятий по образцу практик Роскачества, рассматривается как действенный механизм снижения информационной асимметрии и ослабления указанных барьеров за счёт повышения прозрачности оборота продукции.
Наряду с умышленной фальсификацией, значимую группу угроз формируют риски непреднамеренной контаминации, обусловленные экологическими и технологическими факторами. В 2024 году установлены случаи превышения нормативов по свинцу в отдельных образцах в 1,8–2,1 раза, что подчёркивает актуальность системного контроля антропогенных загрязнителей в сырьевой зоне и на этапах обращения продукции [11]. Математическое моделирование на основе шестимерного факторного пространства параметров позволяет выделить наиболее экологически критичные компоненты для отдельных сортов мёда; для эхинацеевого мёда к числу наиболее опасных факторов отнесены радионуклиды и остаточные количества антибиотиков, включая левомицетин, способные формировать неблагоприятный профиль риска при недостаточной управляемости происхождения и технологической дисциплины [12].
Таблица 3 содержит классификацию рисков безопасности мёда в рамках РОП.
Таблица 3
Классификация рисков безопасности мёда в рамках РОП (составлено автором на основе [10])
|
Группа риска |
Источник |
Последствия |
Метод контроля |
|
Химическая |
Пестициды, тяжелые металлы |
Токсичность, аллергии |
Атомная абсорбция, РОП |
|
Биологическая |
Cl. botulinum, споры |
Ботулизм (риск для детей) |
Микробиологический посев |
|
Фармакологическая |
Ветеринарные препараты |
Антибиотикорезистентность |
ИФА, ВЭЖХ |
|
Технологическая |
Перегрев (ГМФ) |
Снижение ферментативной активности |
Физико-химический анализ |
Отдельной аналитической значимости требует показатель ГМФ (оксиметилфурфурол), формирование которого ассоциируется с нарушениями температурно-временного режима обращения мёда. Его концентрация возрастает при ненадлежащем хранении, а также при целенаправленном термическом воздействии, применяемом для улучшения внешних товарных характеристик. При этом, несмотря на отсутствие выраженной острой токсичности, ГМФ рассматривается как индикатор деградации потребительских и биологически ценных свойств продукта, отражая утрату чувствительных компонентов и снижение качества, обусловленное термическими и окислительными процессами [19].
Выводы
Полученные результаты подтверждают, что российское пчеловодство вошло в этап выраженной регуляторной и технологической перестройки. Переориентация на риск-ориентированную модель мониторинга в сочетании с законодательными изменениями, вступившими в силу 1 сентября 2024 года, уже сопряжена с повышением производственной дисциплины, что отразилось в росте доли продукции, соответствующей обязательным требованиям, с 19% до 50% по данным выборок Роскачества.
Включение экспертной авторской методики обеспечило расширение контрольного контура за пределы лабораторной верификации за счёт превентивного аудита, то есть непосредственной оценки условий производства и благонадёжности пасек. Значимость данного компонента определяется устойчивостью персонализированных моделей доверия на рынке: более половины потребителей сохраняют ориентацию на прямые закупки, связывая гарантию качества преимущественно с фигурой производителя, а не с брендовыми атрибутами продукции.
Научно-практическая ценность работы заключается в обосновании необходимости интеграции высокотехнологичных аналитических инструментов (SORS, ДНК-метабаркодирование) с цифровыми механизмами прослеживаемости, включая ФГИС «Меркурий». Именно многоуровневая архитектура, сочетающая инструментальную идентификацию и управляемость цепей поставок, способна обеспечить устойчивую аутентичность мёда и создать условия для восстановления доверия со стороны 57,5% потребителей, демонстрирующих скептическую оценку качества.
Перспективные направления дальнейших исследований целесообразно связывать со стандартизацией протоколов рамановской спектроскопии и формированием национальной базы спектральных профилей российских производителей мёда с последующей интеграцией этих массивов в риск-ориентированные алгоритмы надзорных органов. Реализация данного подхода создаст методологические предпосылки для минимизации фальсификационных рисков и одновременно усилит конкурентные позиции России как поставщика высококачественного и экологически ориентированного мёда на международном рынке.
1. Integrated Process-Oriented Approach for Digital Authentication of Honey in Food Quality and Safety Systems—A Case Study from a Research and Development Project // Applied Sciences. 2025. Т. 15. № 14. Ст. 7850. – https://doi.org/10.3390/app15147850.
2. Ameen M., Ahmad M., Zafar M., Dawood S., Jabeen S., Majeed S., Iqbal M., Qureshi H., Mahmood N. Combination of Traditional and Modern Approaches in Honey Authentication // Pure Honey: Assurance & Authentication / eds. M. Zafar, M. Ahmad, M. Kekeçoğlu, T. Makhkamov, M. Santana de Oliveira, S. Majeed. – Cham: Springer, 2025. C. 23–32. https://doi.org/10.1007/978-3-031-98913-1_2.
3. Россельхознадзор фиксирует рост фальсификации молока и меда в 2024 году. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vetandlife.ru/consumer/rosselhoznadzor-fiksiruet-rost-falsifikacii-moloka-i-meda-v-2024-godu/ (дата обращения: 12.09.2025).
4. Food Standards Agency; Anastasiadi M.; Kevei Z.; Dodd S.; Shehata M.; Karimi Z.; Mosca S.; Matousek P. Developing a New Testing Methodology for Honey Authentication // FSA Research and Evidence. – 2025. – 17 February. – https://doi.org/10.46756/001c.124522.
5. Food fraud: How genuine is your honey? | EU Science Hub. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://joint-research-centre.ec.europa.eu/jrc-news-and-updates/food-fraud-how-genuine-your-honey-2023-03-23_en (дата обращения: 22.10.2025).
6. Изменения в порядке информирования пчеловодов об обработках пестицидами (новые сроки уведомления). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://32.fsvps.gov.ru/news/izmeneniya-v-poryadke-informirovaniya-pchelovodov-ob-obrabotkah-pesticidami/ (дата обращения: 25.09.2025).
7. Cela A., Zhllima E., Imami D., Skreli E., Canavari M., Chan C. Analysis of urban consumer preferences for honey in the context of a transition economy – A case study for Albania // Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment. 2019. Т. 70. № 4. С. 237–248. https://doi.org/10.2478/boku-2019-0021.
8. Роскачество продолжает исследовать качество меда (2025 год, 2 часть). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rskrf.ru/tips/spetsproekty/kto-proizvodit-naturalnyy-med-a-kto-torguet-falsifikatom/ (дата обращения: 02.11.2025).
9. Какие новые законы для пчеловодов вступят в силу в 2024 году. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vetandlife.ru/sobytiya/kakie-novye-zakony-dlya-pchelovodov-vstupyat-v-silu-v-2024-godu/ (дата обращения: 06.10.2025).
10. Риск-ориентированный подход при проведении мониторинга безопасности пищевой продукции: алгоритмы ранжирования химических загрязнителей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/risk-orientirovannyy-podhod-pri-provedenii-monitoringa-bezopasnosti-pischevoy-produktsii-algoritmy-ranzhirovaniya-himicheskih (дата обращения: 09.11.2025).
11. Palamarchuk I., Adamchuk L., Palamarchuk V., Andrushchenko M., Priss O., Glowacki S., Hutsol T., Bezaltychna O. Assessment of the Ecological Safety of Honey with the Help of “Factor Area” Models // Sustainability. 2024. Т. 16. – № 22. Ст. 9960. https://doi.org/10.3390/su16229960.
12. Šerevičienė V., Zigmontienė A., Paliulis D. Heavy Metals in Honey Collected from Contaminated Locations: A Case of Lithuania // Sustainability. – 2022. Т. 14. № 15. Ст.9196. https://doi.org/10.3390/su14159196.
13. Phillips T., Abdulla W. A new honey adulteration detection approach using hyperspectral imaging and machine learning // European Food Research and Technology. 2023. Т. 249. С. 259–272. https://doi.org/10.1007/s00217-022-04113-9.
14. Производители меда исправляют нарушения после очередного мониторинга Роскачества. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kachestvorb.ru/info/articles/proizvoditeli_meda_ispravlyayut_narusheniya_posle_ocherednogo_monitoringa_roskachestva/ (дата обращения: 14.10.2025).
15. Сладок медок: в 2024 году пчеловодов ожидают изменения. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://svoefermerstvo.ru/svoemedia/articles/sladok-medok-v-2024-godu-pchelovodov-ozhidajut-izmenenija (дата обращения: 21.11.2025).
16. Hudson A., Axon A., Stoneley A., Kane C., French E., Adams L., Smythe L., Iheozor-Ejiofor P. Honey Risk Profile // FSA Research and Evidence. 2024. https://doi.org/10.46756/sci.fsa.fjl846.
17. Russian shoppers: consumer sentiment holds steady. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://b1.ru/en/analytics/b1-consumer-products-sector-survey-november-2024/ (дата обращения: 27.11.2025).
18. TRUST IN RUSSIA: A MONITORING STUDY (VCIOM). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://wciom.com/press-release/trust-in-russia-a-monitoring-study (дата обращения: 30.10.2025).
19. Microbial Contamination in Commercial Honey: Insights for Food Safety and Quality Control // Microbiology Research. 2025. Т. 16. № 6. Ст.128.
