This paper examines the multifaceted problem of authenticating beekeeping products in the context of the current market transformation. The key research focus is the development and validation of a risk-based honey quality monitoring model that combines modern analytical approaches with expert producer verification practices. An analysis of changes in the scale and forms of honey adulteration on the Russian market is conducted, along with an assessment of the impact of regulatory changes that took effect on September 1, 2024, on compliance with mandatory product requirements. Data on the use of Raman spectroscopy with offset, DNA metabarcoding, and machine learning algorithms, which enable highly accurate identification of exogenous sugars in honey, is systematized and synthesized. Significant importance is attached to the inclusion of a proprietary methodology focused on a multi-level assessment of apiary reliability, enabling an expanded audit of product sources. The relationship between the effectiveness of government oversight and consumer trust parameters is theoretically substantiated, the key psychological barriers limiting purchase willingness are identified, and ways to reduce them through digital traceability are outlined. The findings and results have practical implications for regulatory practices, as they can be used to modernize food safety mechanisms and strengthen the protection of bona fide industry participants.
honey quality, counterfeiting, risk-based model, consumer trust, Roskachestvo, DNA barcoding, Raman spectroscopy, food safety
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. T. 15. № 14. St. 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. Rossel'hoznadzor fiksiruet rost fal'sifikacii moloka i meda v 2024 godu. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://vetandlife.ru/consumer/rosselhoznadzor-fiksiruet-rost-falsifikacii-moloka-i-meda-v-2024-godu/ (data obrascheniya: 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. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://joint-research-centre.ec.europa.eu/jrc-news-and-updates/food-fraud-how-genuine-your-honey-2023-03-23_en (data obrascheniya: 22.10.2025).
6. Izmeneniya v poryadke informirovaniya pchelovodov ob obrabotkah pesticidami (novye sroki uvedomleniya). [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://32.fsvps.gov.ru/news/izmeneniya-v-poryadke-informirovaniya-pchelovodov-ob-obrabotkah-pesticidami/ (data obrascheniya: 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. T. 70. № 4. S. 237–248. https://doi.org/10.2478/boku-2019-0021.
8. Roskachestvo prodolzhaet issledovat' kachestvo meda (2025 god, 2 chast'). [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://rskrf.ru/tips/spetsproekty/kto-proizvodit-naturalnyy-med-a-kto-torguet-falsifikatom/ (data obrascheniya: 02.11.2025).
9. Kakie novye zakony dlya pchelovodov vstupyat v silu v 2024 godu. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://vetandlife.ru/sobytiya/kakie-novye-zakony-dlya-pchelovodov-vstupyat-v-silu-v-2024-godu/ (data obrascheniya: 06.10.2025).
10. Risk-orientirovannyy podhod pri provedenii monitoringa bezopasnosti pischevoy produkcii: algoritmy ranzhirovaniya himicheskih zagryazniteley [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://cyberleninka.ru/article/n/risk-orientirovannyy-podhod-pri-provedenii-monitoringa-bezopasnosti-pischevoy-produktsii-algoritmy-ranzhirovaniya-himicheskih (data obrascheniya: 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. T. 16. – № 22. St. 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. T. 14. № 15. St.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. T. 249. S. 259–272. https://doi.org/10.1007/s00217-022-04113-9.
14. Proizvoditeli meda ispravlyayut narusheniya posle ocherednogo monitoringa Roskachestva. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://kachestvorb.ru/info/articles/proizvoditeli_meda_ispravlyayut_narusheniya_posle_ocherednogo_monitoringa_roskachestva/ (data obrascheniya: 14.10.2025).
15. Sladok medok: v 2024 godu pchelovodov ozhidayut izmeneniya. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://svoefermerstvo.ru/svoemedia/articles/sladok-medok-v-2024-godu-pchelovodov-ozhidajut-izmenenija (data obrascheniya: 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. [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://b1.ru/en/analytics/b1-consumer-products-sector-survey-november-2024/ (data obrascheniya: 27.11.2025).
18. TRUST IN RUSSIA: A MONITORING STUDY (VCIOM). [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: https://wciom.com/press-release/trust-in-russia-a-monitoring-study (data obrascheniya: 30.10.2025).
19. Microbial Contamination in Commercial Honey: Insights for Food Safety and Quality Control // Microbiology Research. 2025. T. 16. № 6. St.128.
