Оценка социально-производственного потенциала городов Ангаро-Енисейского макрорегиона на основе энтропийных моделей

2.1 Оценка социально-производственного потенциала городов Ангаро-Енисейского макрорегиона на основе энтропийных моделей

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. Поэтому оценка социально-производственного потенциала сети городов позволяет наметить пути осуществления процессов интеграции. Итогом такой оценки 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. 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 [71].

В этой связи для оценки социально-производственного потенциала сети городов по методике построения энтропийных моделей в качестве объектов были выбраны: Ангаро-Енисейский макрорегион и входящие в его состав Красноярский край, Иркутская область, Республика Хакасия и Республика Тыва.

Априорно рассмотрение Ангаро-Енисейского макрорегиона и входящих в него субъектов РФ подразумевает, что совокупность городов, составляющих структуру их городского расселения, образует целостность {Qi}. А {Pj} и {Rk} совокупность видов обслуживания и совокупность видов производственной деятельности, представленных в системе поселений {Qi}, соответственно.

Для каждого объекта исследования были выбраны 10 отраслей производственной деятельности (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) и 10 видов непроизводственной сферы (финансы, здравоохранение, социальное обслуживание, культура, образование, спорт, строительство, жилищно-коммунальное хозяйство, розничная торговля и общественное питание).

Для каждого города системы были поставлены в соответствие следующие величины, характеризующие удельные веса мощностей видов Pj и Rk в i-ом поселении по отношению к системе в целом:

<Object: word/embeddings/oleObject1.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject2.bin>, (2.1)

где Pj суммарная активность в j-ом виде культурно-бытовой деятельности;

Rk суммарная активность в k-ом виде производственной деятельности;

Pij мощность вида Pj, сосредоточенная в i-ом городе-центре системы;

Rik мощность вида Rk, сосредоточенная в i-ом городе-центре системы.

На их основе были сформированы 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, представляющих собой информационный показатель разнообразия по К. Шеннону:

<Object: word/embeddings/oleObject3.bin> и <Object: word/embeddings/oleObject4.bin> (2.2)

Показатели Hin и Hiс характеризуют 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).

Полученные значения Hin и Hiс на рассмотренном множестве городов Ангаро-Енисейского макрорегиона и входящих в него субъектов РФ были «взвешены» при помощи метода главных компонент в программе SPSS Statistics [72].

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.

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. 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}.

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/oleObject5.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject6.bin>; <Object: word/embeddings/oleObject7.bin>, (2.3)

где аin вес социального фактора;

где аiс вес производственного фактора;

где С01 эмпирический остаток для множества поселений {Qi}.

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 [71].

Полученные результаты расчетов социально-производственного потенциала по городам Иркутской области представлены на рис. 2.1 и в табл. 2.1.

Рисунок 2.1 Ранжированное распределение социального (j) и

производственного (k) потенциалов сети городов Иркутской области

Таблица 2.1 Ранжирование городов Иркутской области по значению их

социально-производственного потенциала

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала указало на наличие в регионе четырех иерархических групп (рангов) городов. Первую группу возглавил город-центр области Иркутск, также в нее попали наиболее развитые в социально-производственном плане города Ангарск и Братск. Несмотря на свой статус, Иркутск будучи расположенным на юге Сибири, в наиболее благоприятном месте для проживания в ОПР , не сумел набрать минимальный уровень комплексного демографического, экономического, социально-культурного и информационно-коммуникационного потенциала, необходимого для успешного выполнения полного набора межселенных функций соответствующего ему ранга [73]. Практически для всех городов Иркутской области характерно преобладание значимости социально-культурного фактора за исключением Саянска и Бодайбо, у которых наблюдается доминирование промышленного развития, стимулирующего ускоренный рост социального потенциала. Городом, где обе сферы деятельности находятся в равновесии, является Байкальск (точка А на рис. 2.1).

Результаты оценки социально-производственного потенциала городов Красноярского края представлены на рис. 2.2 и в табл. 2.2.

Рисунок 2.2 Ранжированное распределение социального (j) и

производственного (k) потенциалов сети городов Красноярского края

Таблица 2.2 Ранжирование городов Красноярского края по значению их

социально-производственного потенциала

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала указало на наличие в регионе четырех иерархических групп (рангов) городов. Первую группу возглавил город-центр края Красноярск, также в нее попали наиболее развитые в социально-производственном плане города Норильск и Ачинск. Практически для всех городов Красноярского края характерно преобладание значимости социально-культурного фактора за исключением Назарово, у которого наблюдается доминирование промышленного развития, стимулирующего ускоренный рост социального потенциала. Среди городов, где обе сферы деятельности находятся в равновесии, выделяются Ужур, Кодинск и Артемовск (точка А, В и С на рис. 2.2).

Результаты оценки социально-производственного потенциала городов Республики Хакасия представлены на рис. 2.3 и в табл. 2.3.

Рисунок 2.3 Ранжированное распределение социального (j) и

производственного (k) потенциалов сети городов Республики Хакасия

Таблица 2.3 Ранжирование городов Республики Хакасия по значению их

социально-производственного потенциала

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала указало на наличие в регионе двух иерархических групп (рангов) городов. Первую группу возглавил Черногорск, также в нее попали город-центр Абакан и Саяногорск. Практически для всех городов Республики Хакасия характерно преобладание значимости социально-культурного фактора за исключением Сорска, у которого наблюдается небольшое превышение промышленного развития над социальным потенциалом, обе сферы деятельности практически находятся в равновесии (точка А на рис. 2.3).

Результаты оценки социально-производственного потенциала городов Республики Тыва представлены на рис. 2.4 и в табл. 2.4.

Рисунок 2.4 Ранжированное распределение социального (j) и

производственного (k) потенциалов сети городов Республики Тыва

Таблица 2.4 Ранжирование городов Республики Тыва по значению их

социально-производственного потенциала

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала указало на наличие в регионе двух иерархических групп (рангов) городов. Первую группу возглавил город-центр Кызыл, также в нее попали Ак-Довурак и Чадан. Для всех городов Республики Хакасия характерно преобладание значимости социально-культурного фактора.

Теперь, проведя оценку социально-производственного потенциала сети городов субъектов РФ, входящих в состав Ангаро-Енисейского макрорегиона, в отдельности, проведем оценку социально-производственного потенциала всей совокупности его городов. Результаты оценки социально-производственного потенциала городов макрорегиона представлены на рис. 2.5 и в табл. 2.5.

Рисунок 2.5 Ранжированное распределение социального и

производственного потенциалов городов Ангаро-Енисейского макрорегиона

Таблица 2.5 Ранжирование городов Ангаро-Енисейского макрорегиона по значению их социально-производственного потенциала

Продолжение таблицы 2.5

Как видно из рис. 2.5, практически для всех городов Ангаро-Енисейского макрорегиона характерно преобладание значимости социально-культурного фактора за исключением таких городов, как Братск, Железногорск, Саянск, Усть-Илимск, Назарово, Сорск, Бодайбо и Байкальск, у которых наблюдается доминирование промышленного развития, стимулирующего ускоренный рост социального потенциала.

Также в макрорегионе в целом и во входящих в него субъектах социальный потенциал превышает производственный (табл. 2.6).

Таблица 2.6 Распределение социально-производственного потенциала по субъектам Ангаро-Енисейского макрорегиона

Среди городов, где обе сферы деятельности находятся в равновесии, выделяются Ужур, Свирск и Артемовск (точка А, В и С на рис. 2.5). Как показал анализ, для структуры низшего звена поселений характерно равенство Hin и Hiс. Кроме того, сопоставление частных иерархий по Hin и Hiс между собой позволило установить, что процессы накопления производственного и социального потенциалов и их взаимодействие в стимулировании развития поселения неоднозначно в различных территориальных и функциональных группах населенных мест.

Полученное распределение значений Ci социально-производственного потенциала указало на наличие в макрорегионе четырех иерархических групп (рангов) поселений, имеющих различные предпосылки развития в системе расселения макрорегиона. В первую группу вошли Красноярск и Иркутск, которые отнесены в «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» к перспективным крупным центрам экономического роста Российской Федерации 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.

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 как расположенные в ГПР крупные города, относящиеся к числу полифункциональных, исторически сложившихся хозяйственных и культурных центров регионов, так и город Норильск, расположенный в Арктической зоне РФ. Наиболее многочисленными являются 2-ая и 3-тья группы, 16 и 19 городов соответственно, представляющие собой большие и средние локалитеты ГПР и средние очаги расселения за ее пределами. Это наиболее развитые в промышленном и культурном отношении поселения, имеющие тесные связи с городами первой группы, а также районные центры со средним уровнем развития промышленных и культурных функций. В 4-ую группу вошли малые локалитеты и очаги расселения, для которых характерен очень низкий уровень развития промышленности и сферы обслуживания, что лишает их возможности выполнять в ближайшей перспективе сколько-нибудь выраженные межселенные функции.

Также стоит отметить, что по мере снижения ранга в иерархических группах увеличивается число городов, расположенных за пределам ГПР. Так, в первой группе находится только один город – Норильск, во второй – три (Усть-Илимск, Лесосибирск и Саяногорск), в третьей – пять (Бодайбо, Железногорск-Илимский, Дудинка, Енисейск и Кодинск), а в четвертой – семь (Ак-Довурак, Абаза, Киренск, Шагонар, Чадан, Туран и Игарка).

На роль главного города Ангаро-Енисейского макрорегиона претендует Красноярск, имеющий самый высокий СПП – 2,67, находящийся на территории ГПР. В рамках экономического подхода к трактовке понятия «агломерация» он наиболее соответствует определению «агломерация – не административное образование, а естественно формирующаяся и развивающаяся форма расселения людей и продукт их самоорганизации» [74]. Для систем расселения за пределами ГПР ключевым центром является Норильск, который должен стать базовым городом для организации внутрирегиональной вахты.

Существует потребность в создании новых стратегий расселения, предусматривающих опорные города, базовые и мобильные городские поселения, функционирующие в составе единых взаимосвязанных систем расселения интерзонального типа на обширных пространствах.

Экономическая интеграция территорий четырех субъектов РФ в рамках Ангаро-Енисейского макрорегиона приведет к взаимному дополнению экономики общей территории, а также создаст объективные градостроительные предпосылки для повышения связности территорий с чрезмерно и неравномерно сгущенной пространственной структурой с территориями с чрезмерно разреженной пространственной структурой и резко выраженной иерархией сети населенных мест, а также к стимулированию ускоренного развития потенциальных центральных мест разного ранга [67].

Таким образом, проведенное исследование позволяет наглядно увидеть существующее состояние социального и производственного потенциала как Ангаро-Енисейского макрорегиона в целом, так и отдельно входящих в него субъектов и всей совокупности его городов, а также место каждого города в данной системе и выделить наиболее перспективные центры роста и развития Ангаро-Енисейского макрорегиона.