Отчет о научно-исследовательской работе

Подробнее
Научно-исследовательская работа охватывает круг вопросов, относя-щихся к научно-исследовательскому и педагогическому виду профессио-нальной деятельности выпускника в соответствии с компетенциями и видами деятельности, указанными в учебном плане. Цель научно-исследовательской работы: Подготовка к выполнению выпускной квалификационной работы, пе-дагогической, научно-исследовательской, изыскательской, инновационной и проектно-расчетной деятельности. Задачи практики:  формирование способности к абстрактному мышлению, анализу, синтезу;  обучение умению применять знания о современных методах иссле-дования, ориентироваться в постановке задачи, анализировать, синтезировать и критически резюмировать информацию;  обучение умению планировать научную работу, проводить иссле-дования, обобщать, анализировать и оформлять результаты, вести сбор ин-формации по теме исследования, делать обзоры по теме исследования;  обучение умению разрабатывать физические и математические (компьютерные) модели.
Текстовая версия:

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«БРАТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет магистерской подготовки

Базовая кафедра строительного материаловедения и технологий

Направление подготовки 08.04.01 Строительство

Формирование пространственных систем в градостроительстве

ОТЧЕТ

по научно-исследовательской работе

ФГБОУ ВО «БрГУ»

Обучающегося

группы ФПСм-18 ________ _______ Шестаков А.В.

подпись дата

Руководитель практики _________ ________ _______ Перетолчина Л.В.,

оценка подпись дата доцент, к.арх.

г. Братск, 2019 год

Содержание

1 Уточнение темы магистерской диссертации 5

2 Выбор и характеристика метода исследования 6

3 Описание эксперимента и его результаты 11

4 Обоснование полученных данных 13

Заключение 14

Список использованных источников 15

Приложение А 16

Приложение Б 17

Введение

Все чаще мы сталкиваемся с тем, что ведущее место во многих научных отраслях занимают молодые специалисты, буквально только что покинувшие студенческую скамью. Важнейшим фактором успеха является то, как смогли раскрыть их научный потенциал непосредственные наставники – преподаватели вуза. Научно-исследовательская работа студентов  это одна из важнейших форм учебного процесса. 

Научно-исследовательская работа охватывает круг вопросов, относящихся к научно-исследовательскому и педагогическому виду профессиональной деятельности выпускника в соответствии с компетенциями и видами деятельности, указанными в учебном плане.

Цель научно-исследовательской работы:

Подготовка к выполнению выпускной квалификационной работы, педагогической, научно-исследовательской, изыскательской, инновационной и проектно-расчетной деятельности.

Задачи практики:

1 Уточнение темы магистерской диссертации

По результатам предварительно проведенной работы по уточнению темы магистерской диссертации было решено остановиться на следующей формулировке: «Формирование структуры расселения Ангаро-Енисейского макрорегиона».

Целью работы является определение закономерностей развития ведущих к обеспечению устойчивости систем расселения на территории Восточной Сибири.

Из данной цели вытекают следующие задачи:

анализ комплекса объективных факторов и условий расселения на территории Восточной Сибири;

классификация видов градостроительных образований, сформировавшихся в границах межрегиональных систем расселения интерзонального типа;

определение принципов формирования структуры расселения на территории макрорегиона интерзонального типа;

экспериментальная проверка результатов исследования на примере разработки альтернатив формирования структуры расселения на территории Ангаро-Енисейского макрорегиона.

В качестве объекта исследования выступает структура расселения макрорегиона и градостроительных образований разных территориальных уровней ее составляющих.

Предметом же являются закономерности формирования структуры расселения и градостроительных образований.

Макет содержания магистерской диссертации на тему: «Формирование структуры расселения Ангаро-Енисейского макрорегиона» представлен в Приложении А.

2 Выбор и характеристика метода исследования

В качестве метода исследования был выбран метод оценки социально-производственного потенциала поселений на основе построения энтропийных моделей информационного типа [1].

Город как социально-экономическая структура в системном смысле может быть определен некоторым набором переменных состояний. Пространство состояний многомерно, причем число координат переменных хотя и ограниченно, но достаточно велико и трудно обозримо; изменение любого из параметров состояния влечет за собой, как правило, изменение остальных.

Чтобы создать единство восприятия тенденций, закономерностей и перспектив развития структуры поселений требуется описание системы меньшим числом характеристик взаимодействия ее элементов с более высоким уровнем обобщения.

Возникают, таким образом, три задачи. Во-первых, необходимо сжать информацию до обозримых размеров путем агрегирования определенного числа разнородных по своему содержанию и формам выражения признаков. Каждый из них может иметь в свою очередь сложное строение, отражающее многомерность пространства состояний городского организма. Во-вторых, требуется отсечь второстепенную информацию и в-третьих, выявить взаимоотношения между параметрами.

Функциональный подход к исследованию структуры города и региональной совокупности населенных мест отличается достаточно высоким соответствием методам описания и целеполагания, реализуемым в градостроительном проектировании. Для планировщика целевое представление о городе или системе населенных мест воплощается не столько в совокупности нормативных эксплуатационных или стоимостных показателей (критериев), сколько в категориях структурно-функционального разнообразия, призванного удовлетворять тому комплексу отношений в городе, который образует "определенный способ деятельности индивидов, определенный вид их жизнедеятельности, их определенный образ жизни".

Этому условию отвечают энтропийные модели информационного типа, обладающие способностью агрегировать сколь угодно большое число переменных с использованием ковариационных матриц распределения признаков на множестве объектов, образующих определенную функционально-пространственную целостность (необходимо оговориться, что задача идентификации целостности здесь может и не ставиться, хотя легко показать, что аппаратные возможности для ее решения в рамках данного подхода имеются; достаточным является априорное принятие границ целостности на базе существующего административного деления или экономико-географического районирования). Данный подход не освобождает от необходимости использование балансовых, стоимостных и других моделей, ориентированных на ресурсную оценку экономических и административных мер и управляющих воздействием по отношению к отдельным звеньям городского комплекса; однако именно он и составляет основу для объективного формирования целостного эталонного представления о городе.

Итак, сначала определяется совокупность {Pj} (j = 1, 2, . . . , m) видов обслуживания и совокупность {Rk} видов производственной деятельности, представленных в некоторой системе поселений {Qi} (k = 1, 2, . . . , t).

Через Pj обозначается суммарная активность в j-ом виде культурно-бытовой деятельности, а через Rk в k-ом виде производственной деятельности по системе {Qi} в целом. Мощности видов Pj и Rk, сосредоточенные в i-ом городе-центре системы, обозначаются соответственно Pij и Rik.

Тогда каждому городу системы могут быть поставлены в соответствие следующие величины:

<Object: word/embeddings/oleObject1.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject2.bin>, (1)

характеризующие удельные веса мощностей видов Pj и Rk в i-ом поселении по отношению к системе в целом. При этом для величины pij и rik имеют место соотношения:

<Object: word/embeddings/oleObject3.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject4.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject5.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject6.bin>,

т. е, величины pij и rik могут быть рассмотрены как вероятности представления j-гo (соответственно k-гo) видов в i-ом городе-центре системы и определяют долю i-гo поселения в соответствующих видах деятельности по региону в целом. Они образуются через нормированные по каждому поселению отраслевые показатели системы мест приложения труда.

На их основе формируются исходные матрицы ||pij|| и ||rik||, развернуто характеризующие социально-экономическую структуру каждого рассмотренного поселения и их совокупности в целом.

Расширение содержательной стороны анализа и его операциональных возможностей дает вычисление по каждой из строчек матриц ||pij|| и ||rik|| величин для каждого поселения:

<Object: word/embeddings/oleObject7.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject8.bin>, (2)

представляющих собой информационный показатель разнообразия по К. Шеннону. Вектор Vi = (Hin;Hiс) характеризует вес и место i-гo города в системе с точки зрения разнообразия и степени концентрации функции i-гo города-центра (его производственного и социального потенциала).

Выведение интегральной оценки социально-производственного потенциала города по данному вектору представляет собой определенную методическую сложность, вытекающую из различия компонентов вектора как по размерности, так и неравнозначности их роли для развития объекта.

Неизбежна в этом случае подмена вектора скаляром с помощью той или иной системы "взвешивания" составляющих и их приведения к лишенной размерности форме. Такое "взвешивание" возможно при помощи метода

главных компонент (МГК), который представляет собой алгоритм, позволяющий уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации [2]. МГК заключается в построении минимального числа новых признаков, по которым исходные признаки восстанавливаются с помощью линейного преобразования с минимальными погрешностями [3].

На основе вычисленных главных компонент можно построить более простую и вместе с тем наиболее информативную систему описания, оценить силу причинно-следственной связи между факторами и выделенными главными компонентами, исследовать возможности изменения анализируемых факторов под влиянием главных компонент.

При этом главные компоненты определяются собственными векторами ковариационной матрицы, полученной на основе исходных параметров, характеризующих объекты исследования. Главные компоненты определяют факт влияния того или иного параметра на ход процесса, существование связи между параметрами, какими признаками объекта обусловлен тот или иной фактор, долю влияния фактора на значение признака.

Таким образом, возможности агрегированной оценки социально-производственного потенциала поселения в системе заключаются в построении главных компонент по исходным признакам Hin и Hiс на основе всех поселений системы {Qi}. При этом, главные компоненты, т. е. линейные нормированные комбинации исходных признаков-координат вектора, располагаются в порядке убывания собственной дисперсии.

Первая главная компонента Ci1 обладает наибольшей дисперсией и определяет ранг города с точки зрения принадлежности значений его первой компоненты к той или иной группе компактности расположения первых главных компонент городов системы {Qi} по совокупности социального и производственного признаков Hin и Hiс.

<Object: word/embeddings/oleObject9.bin>, (3)

где <Object: word/embeddings/oleObject10.bin>, <Object: word/embeddings/oleObject11.bin>,

где аin вес социального фактора;

где аiс вес производственного фактора;

где С01 эмпирический остаток для множества поселений {Qi}.

Величины нагрузки на характеризующие факторы (веса), установленные в результате отыскания главной компоненты, отражают особенности развития социально-экономического комплекса города в системе, определяемые региональными экономическими и историко-генетическими особенностями возникновения и развития городов и формирования их функционально-взаимосвязанных территориальных групп.

Поскольку главная компонента строится на основе ковариационной матрицы, включающей распределение значений оцениваемых факторов на некотором множестве поселений, становятся неизбежными колебания соотношений весов и, следовательно, суммарной оценки социально-производственного потенциала поселения в зависимости от территориального уровня и функционально-структурных параметров рассматриваемой совокупности поселений. Указанное свойство весьма существенно с точки зрения применения данного метода в общем комплексе системных исследований расселения, поскольку оно отражает важную особенность системного анализа — выявление и описание структурно-функциональных особенностей объекта в его тесной зависимости от характеристик окружения в целом.

Итогом является ранжирование поселений по величине приведенного через значение главной компоненты показателя развитости их социально-экономических функций, выступающее в качестве основы для выделения различных ранговых групп городов в системе, а также для отбора претендентов на переход в высшую группу при конструировании перспективной системы городских центров.

3 Описание эксперимента и его результаты

Для проведения эксперимента по методике построения энтропийной модели информационного типа в качестве объекта исследования был выбран Ангаро-Енисейский макрорегион, включающий Красноярский край, Иркутскую область, Республику Хакасия и Республику Тыва.

По данной модели, агрегирующей 10 отраслей производственной деятельности и 10 видов непроизводственной сферы, была дана оценка социально-производственного потенциала (СПП) городов и субъектов, входящих в Ангаро-Енисейский макрорегион.

В качестве отраслей производственной деятельности были выбраны: лесная и деревообрабатывающая промышленность, металлургия и производство металлических изделий, добыча полезных ископаемых, производство и передача энергии, производство машин и оборудования, промышленность строительных материалов, сельское хозяйство и пищевая промышленность, нефтехимическая и атомная промышленность, туристический бизнес и санаторно-курортное лечение и научно-производственная деятельность; а видов социальной сферы финансы, здравоохранение, социальное обслуживание, культура, образование, спорт, строительство, жилищно-коммунальное хозяйство, розничная торговля и общественное питание.

По собранным данным [4-6] были построены матрицы Pij и Rik видов Pj и Rk, сосредоточенных в i-ом городе Ангаро-Енисейского макрорегиона. На их основании по формуле (1) были сформированы исходные матрицы ||pij|| и ||rik||, развернуто характеризующие социально-экономическую структуру каждого рассмотренного города и их совокупности в целом. Далее по формуле (2) был рассчитан производственный и социальный потенциал каждого города Ангаро-Енисейского макрорегиона.

На основании полученных данных по двум исходным признакам Hin и Hiс на рассмотренном множестве городов Ангаро-Енисейского макрорегиона с помощью программы SPSS Statistics [7] были построены главные компоненты, первая из них дала следующие значения: аin = 0,683 и аiс = 0,731.

Далее, предварительно рассчитав значение С0 для каждого города Ангаро-Енисейского макрорегиона, по формуле (3) были получены оценки их социально-производственного потенциала СПП.

Таким образом, на основе рассчитанных СПП мы получили наличие в макрорегионе четырех иерархических групп (рангов) городов, имеющих различные предпосылки развития в системе расселения макрорегиона.

Из 55 городов Ангаро-Енисейского макрорегиона только 20 находятся в основной полосе расселения (ОПР), остальные за ее пределами. Производственный потенциал городов за пределами ОПР, как правило, выше социального (Бодайбо, Братск, Усть-Илимск, Железногорск, Назарово и др.). В большинстве городов социальный потенциал выше производственного.

В специфических условиях формирования сети поселений в районах с относительно высокой и, наоборот, с очень низкой степенью концентрации населения ранговые группы городов также неоднородны: в 1-ю группу вошли и город Красноярск, расположенный в главной полосе расселения России и город Норильск, расположенный в зоне Крайнего Севера. Наиболее многочисленными являются 2-ая и 3-я группы, 18 и 20 городов соответственно, представляющие собой большие и средние локалитеты главной полосы расселения и средние очаги расселения за ее пределами, в 4-ую группу вошли малые локалитеты и очаги расселения.

По результатам исследования была написана статья «Градостроительные предпосылки пространственного развития территории Ангаро-Енисейского макрорегиона» для научного журнала «Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость», издаваемого ФГБОУ ВО ИРНИТУ, представленная в Приложении Б.


4 Обоснование полученных данных

Проведенное исследование помогает наглядно увидеть существующее состояние социального и производственного уровня как Ангаро-Енисейского макрорегиона в целом, так и отдельно входящих в него субъектов и всей совокупности его городов. Благодаря ему мы можем получить представление о градостроительных предпосылках формирования межрегиональных систем расселения «интерзонального» типа [8] на территории Ангаро-Енисейского макрорегиона, в котором наблюдается тенденция снижения степени освоенности и заселенности к северу от наиболее благоприятной среды жизнедеятельности главной полосы расселения к Ближнему и Крайнему Северу.

В данной работе впервые был рассмотрен Ангаро-Енисейский макрорегион как целостная система, включающая Красноярский край, Иркутскую область, Республику Хакасия и Республику Тыва. Проведенное исследование приобретает особую практическую значимость в новых условиях создания Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. Согласно Стратегии регионы России, ее города, агломерации разных уровней и другие поселения обретают новую системную конфигурацию в пространстве страны. Ранее же такого понятия, как «Ангаро-Енисейский макрорегион» не существовало. Иркутская область относилась к Байкальскому макрорегиону, а остальные три региона к Енисейскому. Произведенное «объединение» в рамках Стратегии касается не только взаимодействия социального и производственного потенциалов четырех субъектов, но и взаимодействия их региональных властей на административном уровне. Должны быть разработаны новые нормативы градостроительного проектирования на макрорегион, схема территориального планирования макрорегиона и т.д.

С научной же точки зрения значимость полученных новых данных имеет весомое значение. Так как мы оценили социально-производственный потенциал 55-ти городов четырех субъектов в новой системе Ангаро-Енисейского макрорегиона и получили их ранги, которые наглядно показывают место каждого города в данной системе и позволяют выделить наиболее перспективные центры роста и развития Ангаро-Енисейского макрорегиона.


Заключение

Научно-исследовательская работа является обязательной и базируется на знаниях, полученных при изучении таких учебных дисциплин, как: методология научных исследований, математическое моделирование, научные основы архитектурно-планировочной организации городов, основы градостроительного прогнозирования, планирования и проектирования, социологические и маркетинговые исследования, и другие.

Основываясь на изучении перечисленных дисциплин, научно-исследовательская работа представляет основу для прохождения научно-исследовательской практики. Обеспечение тесной связи между научно-теоретической и практической подготовкой дает первоначальный опыт практической научно-исследовательской деятельности в соответствии со специализацией магистерской программы, создание условий для формирования практических компетенций.

На протяжении всего периода прохождения научно-исследовательской работы в соответствии с индивидуальным заданием ознакомился с информацией и документами. Собрал, обобщил и обработал необходимый материал в соответствии с темой магистерской диссертации.


Список использованных источников

1. Бочаров Ю. П., Фильваров Г. И. Производство и пространственная организация городов. М. : Стройиздат, 1987. 254 с.

2. Jolliffe I., Cadima J. Principal Components Analysis: a review and recent developments, 2016.

3. Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам // Курс лекций, 2016. C.42-48, 89-93.

4. Базы данных показателей муниципальных образований // Федеральная служба государственной статистики (Росстат). М., 2019. URL. : https://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst.htm (дата обращения : 20.11.2019).

5. Юридические лица России // Globalstat.ru. : проект ООО "Первое Независимое Рейтинговое Агентство". 2019. URL. : http://globalstat.ru/ (дата обращения : 21.11.2019).

6. Бесплатный сервис проверки и анализа российских юридических лиц и предпринимателей // Rusprofile.ru. 2019. URL. : https://www.rusprofile.ru (дата обращения : 23.11.2019).

7. Наследов А. Д. SPSS : Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках : моногр. СПб : Питер, 2005. 416 с.

8. Перетолчина Л. В., Глебушкина Л. В. Проблемы функционирования и развития межрегиональных систем расселения интерзонального типа // Системы. Методы. Технологии. 2017. № 1. С. 127-133.


Приложение А

Макет содержания магистерской диссертации на тему: «Формирование структуры расселения Ангаро-Енисейского макрорегиона»

Содержание

Введение…………………………………………………………………………….

1 Анализ практики формирования расселения на территории Восточной

Сибири…………………………………………………………………………...….

1.1 Реализация теоретических положений по организации территории и

расселению в зарубежной и отечественной практике…………………………...

1.2 Особенности макрорайонирования территории России на современном

этапе…………………………………………………………………………………

1.3 Характеристика структуры расселения Ангаро-Енисейского макрорегиона

2 Моделирование пространственной структуры системы городов

Ангаро-Енисейского макрорегиона……………………………………………

2.1 Оценка социально-производственного потенциала городов

Ангаро-Енисейского макрорегиона на основе энтропийных моделей…………

2.2 Влияние взаимодействия экономических и социальных факторов на

развитие новых видов градостроительных образований………………………...

2.3 Классификация видов градостроительных образований разных

территориальных уровней…………………………………………………………

3 Принципы формирования структуры расселения Ангаро-Енисейского

макрорегиона……………………………………………………………………….

3.1 Принципы формирования структуры расселения в зоне главной полосы

расселения…………………………………………………………………………..

3.2 Принципы формирования структуры расселения за пределами зоны

главной полосы расселения……………………………………………………..…

3.3 Альтернативы развития системы расселения Ангаро-Енисейского

макрорегиона……………………………………………………………………….

Заключение………………………………………………………………………….

Список использованных источников……………………………………………...


Приложение Б

Статья на тему проведенного исследования

Оригинальная статья/Original article

УДК 711.01 (075.8)

DOI : http: //dx/doi/org/10/21285/2227-2917-2019-X-X-X-X

Градостроительные предпосылки пространственного развития территории

Ангаро-Енисейского макрорегиона

© Л. В. Перетолчина, Л. В. Глебушкина, А. В. Шестаков

Братский государственный университет,

г. Братск, Россия

Резюме: ЦЕЛЬ. Цель работы заключается в исследовании градостроительных предпосылок формирования межрегиональных систем расселения «интерзонального» типа. Объектом исследования является Ангаро-Енисейский макрорегион, в котором наблюдается тенденция снижения степени освоенности и заселенности к северу от наиболее благоприятной среды жизнедеятельности: главной полосы расселения в направлении к Ближнему и Дальнему (Крайнему) Северу. Дана оценка социально-производственного потенциала (СПП) городов и субъектов, входящих в Ангаро-Енисейский макрорегион. МЕТОДЫ. Была построена энтропийная модель информационного типа, агрегирующая 10 отраслей производственной деятельности и 10 видов непроизводственной сферы, ранжирование городов по величине приведенного через значения главной компоненты СПП. Выделены четыре ранговые группы. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. В специфических условиях формирования сети поселений в районах с относительно высокой и, наоборот, с очень низкой степенью концентрации населения ранговые группы городов также неоднородны: в 1-ю группу вошли и город Красноярск, расположенный в главной полосе расселения России, и город Норильск, расположенный в зоне Крайнего Севера. Во 2-ую и 3-тью группы вошли города, представляющие собой большие и средние локалитеты и средние очаги расселения, в 4-ую группу вошли малые локалитеты и очаги расселения. ВЫВОДЫ. Сложившиеся системы расселения будут претерпевать изменения, связанные с выделением новых видов градостроительных образований по типу «самоорганизующихся территориальных систем» (СТС) и интеграции территорий субъектов в макрорегионы для повышения связности и устойчивости их пространственного и ускоренного развития.

Ключевые слова: макрорегион, самоорганизующиеся территориальные системы, социально-производственный потенциал, стратегия пространственного развития, межрегиональные системы расселения «интерзонального» типа.

Информация о статье: Дата поступления 2019 г.; дата принятия к печати

2019 г.; дата онлайн-размещения 2019 г.

Для цитирования: Перетолчина Л.В., Глебушкина Л.В., Шестаков А.В. Градостроительные предпосылки пространственного развития территории Ангаро-Енисейского макрорегиона. Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2019. Т.9. №4. С. Х-Х. DOI: 10.21285/2227-2917-2019-Х-Х-Х-Х.

Lyudmila V. Peretolchina, Lyudmila V. Glebushkina, Andrey V. Shestakov
Bratsk State University,
Bratsk, Russia

Keywords: macroregion, self-organizing territorial systems, socio-production potential, spatial development strategy, interzone-based interregional settlement systems.

Information about the article: Received 2019; accepted for publication 2019;

available online 2019.

For citation: Peretolchina L. V., Glebushkina L. V., Shestakov A. V.

………………………………………………………………………………………………………………………… Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel'stvo. Nedvizhimost' = Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2019, vol. 9, no. 3, рр. X–X. (In Russ.) DOI: 10.21285/2227-2917-2019-X-X-X.

Введение

В работах ряда исследователей можно отметить наметившиеся тенденции объяснения и прогнозирования изменений в региональной политике, которые связаны с тем, что дальнейшая интеграция Российской федерации в глобальную экономику в ближайшее время приведет к выделению на ее территории новых типов территориальных градостроительных образований [1]. Постоянный рост степени децентрализации и демократизации системы территориального управления в стране ведет к тому, что отечественным специалистам и в этом аспекте рано или поздно придется «официально» признать необходимость восприятия общемировых представлений о существе объекта теории расселения. С нашей точки зрения, этому могла бы способствовать новая трактовка этого объекта как «самоорганизующеся территориальной системы» (СТС). При таком понимании указанное определение может быть распространено на территориальные ареалы формирования сетей или систем населенных мест любого иерархического уровня: начиная с сети поселений страны в целом, кончая локальными системами расселения районного или окружного (межхозяйственного) ранга [2].

В статье предложено в качестве такого нового объекта рассмотреть «макрорегион», а именно Ангаро-Енисейский макрорегион (рис. 1).

Рис. 1. Схема размещения Ангаро-Енисейского макрорегиона

Fig. 1. The layout of Angara-Yenisei macroregion

В утвержденном правительством РФ документе от 13.02.2019 г. № 207-р «Стратегия пространственного развития Российской федерации на период до 2025 года» выделено 12 макрорегионов (Приложение № 2). В Ангаро-Енисейский макрорегион вошли: Республика Тыва, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область. В проекте документа, выставленном для обсуждения, было предложено выделить на территории России 14 макрорегионов, и Иркутская область должна была войти в Байкальский макрорегион (рис. 2.).

Рис. 2. Схема размещения Байкальского макрорегиона

Fig. 2. The layout of Baikal macroregion

Победил традиционный подход к Ангаро-Енисейскому региону, как части Восточно-Сибирского экономического района, занимающего обширную территорию бассейна рек Ангары и Енисея. В административном отношении они находятся почти целиком в пределах Иркутской области, Красноярского края и Республики Тыва. Пространственное развитие вышеназванным документом трактуется как совершенствование системы расселения и территориальной организации экономики, в том числе за счет проведения эффективной государственной политики регионального развития. Включение Иркутской области и Красноярского края в состав единого Ангаро-Енисейского крупного экономического района ранее обеспечивалось тем, что их объединяют «общая проблема освоения уникальных гидроэнергетических ресурсов Ангары и Енисея, требующая строго согласованных и совместных решений как в период строительства, так и в процессе эксплуатации крупнейших в стране гидроэлектростанций, в регулировании режима водохранилищ, - общие задачи развития алюминиевой, химической лесной и целлюлозно-бумажной промышленности, черной металлургии как отраслей их специализации в общесоюзном территориальном разделении труда [3].

Ситуация изменилась и теперь для решения основных проблем пространственного развития РФ и макрорегиона необходимо обеспечить сокращение уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов Ангаро-Енисейского макрорегиона, а также снижение внутрирегиональных социально-экономических различий за счет повышения устойчивости системы расселения путем социально-экономического развития городов. Решение этой задачи предусматривает оценку социально-производственного потенциала городов, образующих самоорганизующиеся территориальные системы Ангаро-Енисейского макрорегиона.

Методы

В современном расселении, представляющем собой систему взаимосвязанных, активно взаимодействующих населенных мест, значимость входящих в систему поселений определяется не одним, а некоторой совокупностью аспектов цели и организации территориального социально-экономического комплекса. Это требует оценки городских и региональных структур на основе многомерного подхода, в котором социальный и экономический аспекты системообразования в сети населенных мест рассматривается одновременно, в неразрывной связи друг с другом.

Этому условию отвечают энтропийные модели информационного типа, обладающие способностью агрегировать сколь угодно большое число переменных с использованием ковариационных матриц распределения признаков на множестве объектов, образующих определенную функционально-пространственную целостность [4].

Априорно рассмотрение Ангаро-Енисейского макрорегиона в качестве объекта исследования подразумевает, что 55 городов, составляющих структуру его городского расселения, образуют целостность. Была рассмотрена совокупность {Pj} (j = 1, 2, . . . , m) видов обслуживания и совокупность {Rk} видов производственной деятельности, представленных в системе {Qi} (k = 1, 2, . . . , t).

Обозначим через Pj суммарную активность в j-ом виде культурно-бытовой деятельности, а через Rk в k-ом виде производственной деятельности по системе {Qi} в целом. Мощности видов Pj и Rk, сосредоточенные в i-ом городе-центре системы, обозначим, соответственно, Pij и Rik. Тогда каждому городу системы могут быть поставлены в соответствие величины:

<Object: word/embeddings/oleObject12.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject13.bin>, (1)

характеризующие удельные веса мощностей видов Pj и Rk в i-ом городе по отношению к системе в целом. При этом для величины pij и rik имеют место соотношения:

<Object: word/embeddings/oleObject14.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject15.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject16.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject17.bin>,

т. е, величины pij и rik могут быть рассмотрены как вероятности представления j-гo (соответственно k-гo) видов в i-ом городе-центре системы и определяют долю i-ro поселения в соответствующих видах деятельности по региону в целом. Они образуются через нормированные по каждому поселению отраслевые показатели системы мест приложения труда. На их основе формируются исходные матрицы ||pij|| и ||rik||, развернуто характеризующие социально-экономическую структуру каждого рассмотренного поселения и их совокупности в целом.

В матрицах представлены 10 отраслей производственной деятельности: лесная и деревообрабатывающая промышленность, металлургия и производство металлических изделий, добыча полезных ископаемых, энергетика, производство машин и оборудования, промышленность строительных материалов, сельское хозяйство и пищевая промышленность, нефтехимическая и атомная промышленность, туристический бизнес и санаторно-курортное лечение, научная деятельность; и 10 видов непроизводственной сферы: финансы, здравоохранение, социальное обслуживание, культура, образование, спорт, строительство, жилищно-коммунальное хозяйство, розничная торговля и общественное питание [5-7].

Возможности агрегированной оценки социально-производственного потенциала города в системе заключаются в построении главных компонент по исходным признакам Hin и Hiс на основе всех городов системы {Qi}. При этом, главные компоненты, т. е. линейные нормированные комбинации исходных признаков-координат вектора, располагаются в порядке убывания собственной дисперсии.

Первая главная компонента Ci1 обладает наибольшей дисперсией и определяет ранг города с точки зрения принадлежности значений его первой компоненты к той или иной группе компактности расположения первых главных компонент городов системы {Qi} по совокупности признаков Hin и Hiс.

<Object: word/embeddings/oleObject18.bin>, где <Object: word/embeddings/oleObject19.bin>, <Object: word/embeddings/oleObject20.bin>, (2)

где аin вес социального фактора;

аiс вес производственного фактора;

С01 эмпирический остаток для множества поселений {Qi}.

Рассчитанная с помощью программы SPSS Statistics [8] первая главная компонента, построенная по двум исходным признакам Hin и Hiс, на рассмотренном множестве городов Ангаро-Енисейского макрорегиона дала значения: аin = 0,683; аiс = 0,731.

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала (табл. 1, рис. 3) указало на наличие в макрорегионе четырех иерархических групп (рангов) поселений, имеющих различные предпосылки развития в системе расселения макрорегиона. В каждой из групп есть города, где обе сферы деятельности находятся в равновесии (точки А, В, С на графике).


Результаты и их обсуждение

Рассмотрим полученные в результате ранжирования группы городов. В первую группу вошли города Красноярск и Иркутск, которые отнесены в «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» к перспективным крупным центрам экономического роста Российской Федерации (Приложение 5) и центрам, в которых сложились условия для формирования научно-образовательных центров мирового уровня.

Норильск отнесен к перспективным центрам экономического роста субъектов РФ, которые обеспечат вклад в экономический рост РФ от 0,2 процента до 1 процента ежегодно, Абакан и Кызыл, как города, являющиеся административными центрами субъектов РФ, часть городов Красноярского края и Иркутской области, входящих во 2-ую и 3-ю группы, определены как перспективные минерально-сырьевые центры, специализирующиеся на добыче нефти, природного газа и золота, которые обеспечат вклад в экономический рост РФ более 0,2 процента ежегодно.

Согласно документу регионы России, ее города, агломерации разных уровней и другие поселения обретают новую системную конфигурацию в пространстве страны. Описание этих новых конфигураций необходимо осуществлять в категориях СТС (самоорганизующихся территориальных систем), при этом следует учитывать специфические условия формирования сети поселений в районах с относительно высокой и, наоборот, с очень низкой степенью территориальной концентрации населения. Из 55 городов Ангаро-Енисейского макрорегиона только 20 находятся в Главнойй полосе расселения (ГПР), остальные за ее пределами. Производственный потенциал городов за пределами ГПР, как правило, выше социального (Бодайбо, Братск, Усть-Илимск, Железногорск, Назарово и др.). В большинстве городов социальный потенциал выше производственного.

Следует учитывать, что население в своем миграционном поведении ориентируется на города с наиболее высокими возможностями трудоустройства и удовлетворения материальных и духовных потребностей одновременно. В городах этого звена возникают дополнительные возможности для привлечения трудовых ресурсов, отбора и подготовки кадров, новых производств, и, в конечном счете – для последующего ускоренного формирования производственного комплекса с развитой многоотраслевой структурой [9].

В регионе в целом, а также во входящих в него субъектах также социальный потенциал превышает производственный (табл. 2).

Таблица 2

Распределение социально-производственного потенциала по субъектам

Ангаро-Енисейского макрорегиона

Table 2

Distribution of socio-production potential by Angara-Yenisei macroregion subjects

Регион

<Object: word/embeddings/oleObject21.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject22.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject23.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject24.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject25.bin>

<Object: word/embeddings/oleObject26.bin>

Ангаро-Енисейский макрорегион

12,99159

9,165983

0,683

0,731

9,2

24,8

Красноярский край

5,614137

3,949827

0,696

0,718

3,98

10,7

Иркутская область

5,28903

4,273373

0,720

0,694

3,12

9,9

Республика Хакасия

1,369748

0,807316

0,983

0,181

1,1

2,6

Республика Тыва

0,718678

0,135467

0,727

0,686

0,62

1,2

Анализ процессов расселения на территории Иркутской области включает в себя оценку демографического потенциала поля расселения по ее территории.

Система городского расселения Иркутской области представлена 22-мя городами: Иркутск крупный (623,8 тыс. чел), два больших (Братск и Ангарск) 229,3 и 225,7 тыс. чел соответственно, три средних (Усть-Илимск (81,9 тыс. чел), Усолье-Сибирское (77,4 тыс. чел), Черемхово (50,8 тыс. чел)) и 16-ть малых городов численностью населения от 48,1 тыс. чел (Шелехов) до 5,9 тыс. чел (Алзамай). Площадь территории Иркутской области 774 800 км2, площадь территории городов 2 123 км2, что составляет 0,27 % и это очень высокая степень концентрации [10].

Россия имеет самую большую территорию более 17 млн км2 и при этом далеко не самую большую численность населения 146,9 млн человек. Средняя плотность населения 8 чел/км2; для сравнения: США 30 чел/км2, Германия 229, Франция 109, Нидерланды 390 чел/км2. При этом основная территория России заселена крайне мало севернее 60 с. ш. и восточнее 80 в. д. плотность менее 1 чел/км2 а это более 60% территории страны [11]. Плотность населения Иркутской области 3,1 чел/км2.

По данным таблицы 3 видно, что в Иркутской области, значительно преобладает городское население по сравнению с сельским.

Таблица 3

Доля городского населения Иркутской области

Table 3

The proportion of Irkutsk region urban population

Всё население, чел

Городское население

Сельское население

чел

%

чел

%

2 404 195

1 894 053

78,8

510 142

21,2

Значение Иркутска как главного города субъекта находит свое отражение в особенностях его положения в сети городов. В поисково-информационной картографической службе Яндекс.Карты были найдены расстояния от городов региона до Иркутска по прямой (табл. 4), по железным и автомобильным дорогам.

Таблица 4

Распределение городов Иркутской области по расстоянию по прямой до Иркутска

Table 4

Distribution of Irkutsk region cities by the distance in a straight line to Irkutsk

Расстояние,

тыс. км

Большие

100-250 тыс. чел

Средние

50-100 тыс. чел

Малые

20-50 тыс. чел

10-20 тыс. чел

до 10 тыс. чел

число

тыс. чел

число

тыс. чел

число

тыс. чел

число

тыс. чел

число

тыс. чел

0,504

2

455

0,831

3

210

1,1

2

14,4

1,8

5

67

3,335

9

312

Ср. расстояние, км

252

277

371

360

550

В таблице 4 видно, что в Иркутской области среди городов относительно Иркутска отсутствует тип крупного города (250-500 тыс. чел), остальные типы городов представлены полностью.

Наименьшее расстояние до города-центра принадлежит большим городам, оно составляет 504 км, а наибольшее малым городам с численностью населения от 20 до 50 тысяч человек и составляет 3335 км. Больше половины городов Иркутской области являются малыми и их общее расстояние до центра равно 6235 км. Больше половины населения городов находится от центра на расстоянии 7066 км.

Красноярский край, Республика Хакасия и Республика Тыва объединены в обзоре Красноярскстата, подготовленном к Красноярскому экономическому форуму 2019 г., в Енисейскую Сибирь. В таблице 5 приведены данные из этого сборника1.

Таблица 5

Демографический потенциал Енисейской Сибири

Table 5

The Yenisei Siberia demographic potential

Демографический Показатель

Красноярский край

Республика Хакасия

Республика Тыва

Численность населения на 01.01.2019 г., тыс. чел

2874,1

536,2

324,4

Миграционная убыль в 2018 г., чел

278

896

980

Регионы выбытия

Краснодарский край

Москва и Московская область

Санкт-Петербург и Ленинградская область

Краснодарский край

Красноярский край

Москва и Московская область

Республика Хакасия Красноярский край

Городское население

на 01.01.2019 г.

77,6 % / 2 228 980 чел

69,7 % / 175 463 чел

54,1 % / 373 553 чел

Плотность населения, чел/км2

1,2

8,7

1,9

Субъекты РФ самостоятельно выбирают пути развития систем расселения на своих территориях. Ангаро-Енисейский макрорегион простирается от северных (Красноярский край) до южных границ (Республика Тыва) России (рис. 4. [12]).

_____________________________

1Енисейская Сибирь: Красноярский край, Республика Хакасия, Республика Тыва.

Красноярскстат. - Красноярск, 2019.197 с.