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ブルーツーリズムとバングラデシュの持続可能なブルーエコノミー：ベンガル湾岸における未活用の可能性、経済価値、ブルーカーボンの相乗効果

Blue Tourism and Bangladesh's Sustainable Blue Economy: Untapped Potential, Economic Value and Blue Carbon Synergies along the Bay of Bengal Coast (原題)

Partho Biswas

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)📚 査読済 / ジャーナル2026-11-10#生物多様性対象セクター: transport
DOI: 10.5281/zenodo.24091051
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.24091051

🤖 gxceed AI 要約

日本語

バングラデシュのベンガル湾岸におけるブルーツーリズムの潜在力と経済価値を、コックスバザール、セントマーチン島、シュンドルボン、クアカタの現地評価と訪問者支出推計から分析する。2015年の観光・レクリエーションの海洋経済価値は約15.5億ドル、コックスバザール単独で年間600〜700万件の国内訪問と3.4〜5.7億ドルの支出が推計される一方、公共収入の捕捉は弱い。セントマーチン島では観光とサンゴ採取によりサンゴ面積が1980〜2018年に約70%縮小し、政府は1日2,000人の訪問上限と9カ月の閉鎖で対応した。容量規制と保全課金、地域利益共有、ブルーカーボン金融を組み合わせた「限界ベースモデル」と10の政策行動を提案する。

English

This paper assesses the potential, economic value and impacts of blue tourism along Bangladesh's Bay of Bengal coast, combining site-level analysis of Cox's Bazar, Saint Martin's Island, the Sundarbans and Kuakata with visitor-expenditure and public-revenue estimates. Tourism and recreation generated about US$1.55 billion of ocean-economy value in 2015, with Cox's Bazar alone drawing 6–7 million domestic visits a year, yet public revenue capture remains weak. Coral area at Saint Martin's Island shrank roughly 70% between 1980 and 2018, prompting a 2,000-visitor daily cap and nine-month closure. The authors propose a limits-based model pairing carrying-capacity rules with conservation fees, community benefit-sharing and blue carbon finance, plus ten policy actions.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では瀬戸内海や沖縄の観光とブルーカーボン生態系の両立が地域GXの論点となりつつあり、容量規制と保全課金を組み合わせた枠組みは、自治体や観光事業者のブルーカーボン活用や地域脱炭素計画を検討する際の参考になる。ただし日本の開示制度やSSBJとの直接の接続はない。

In the global GX context

Blue carbon and coastal tourism sit at the edge of mainstream disclosure frameworks, but the paper's limits-based model—carrying-capacity caps, conservation fees and blue carbon finance—speaks to the growing global interest in nature-related finance and biodiversity-linked revenue mechanisms beyond TCFD/ISSB. It offers a developing-economy case for how tourism revenue can be redirected toward the ecosystems it depends on.

👥 読者別の含意

🔬研究者:沿岸観光の経済価値推計と容量規制・保全課金の設計を、ブルーカーボン金融と結びつける実証事例として参照できる。

🏢実務担当者:観光・保養施設や沿岸事業者が、訪問者上限や保全課金が事業モデルに与える影響を検討する材料になる。

🏛政策担当者:観光収入の捕捉強化と生態系保全を両立させる規制・課金設計の政策オプションとして参考になる。

📄 Abstract（原文）

Bangladesh has made the Bay of Bengal central to its development agenda since its maritime boundaries were settled in 2012 and 2014. Yet coastal and marine tourism, about a quarter of the ocean economy, is poorly measured and weakly governed. Using secondary data, mostly published between 2015 and 2026, this paper assesses the potential, economic value and impacts of blue tourism in Bangladesh. It also asks how visitor spending could support the ecosystems the sector depends on, including mangroves that store blue carbon. The analysis combines a site-level assessment of Cox's Bazar, Saint Martin's Island, the Sundarbans and Kuakata with estimates of visitor expenditure and public revenue capture, and a SWOT synthesis. Tourism and recreation generated about US$1.55 billion of ocean-economy value in 2015. Cox's Bazar alone may receive 6–7 million domestic visits a year, implying visitor spending of roughly US$340–570 million, while international arrivals fell to 585,145 in 2025. Public revenue capture is weak. The Sundarbans earned Tk 171 (about US$1.40) in fees per visitor in 2023–24, under 4% of the price of the cheapest multi-day boat package. At Saint Martin's Island, the coral area shrank by about 70% between 1980 and 2018, mainly because of tourism and coral extraction. The government responded with a cap of 2,000 visitors a day and a nine-month closure. The paper proposes a limits-based model that pairs carrying-capacity rules with conservation fees, community benefit-sharing and blue carbon finance, and it sets out ten policy actions.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。