Эмпирические исследования о роли пространственного взаимодействия российских городов - Пространственное взаимодействие российских городов

Исследования городов России становятся популярными лишь в последние годы, во многом это объясняется скудностью статистических данных на городском уровне.

Выполнение закона Ципфа и закона Гибрата для российских городов исследуется в работе (Балаш, 2013). Используются данные переписей населения России за 1897-2010 гг. В работе анализируются логарифмы темпов роста городов России по численности населения для подтверждения закона Ципфа через закон Гибрата, тестируется гипотеза зависимости темпов роста городов от их территориальной привязки, рассчитывается пространственный коэффициент автокорреляции Морана для логарифмов темпов роста всех городов России, проводится пространственный анализ темпов роста городов по численности населения с использованием пространственной диаграммы Морана для двадцати крупных городов России. Для всех периодов (1897 - 2010 гг.) коэффициент Ципфа колеблется в пределах -1. В ходе исследования подтверждается распределение городов России по соотношению их ранга и размера, а также пространственная кластеризация городов России по темпам роста численности населения.

Коломак Е. также исследует соответствие распределения городов России закону Ципфа (Коломак, 2014). В анализе используются данные по 1011 российским городам за 1991-2012 гг. По оценкам автора, за рассматриваемый период времени существенных изменений в форме распределения ранг-размер не произошло. Размер крупнейших (первого эшелона) и крупных (второго эшелона) городов меньше предписанного закономерностью. При этом большое число малых городов в России также меньше по размерам, чем предсказывается законом Ципфа. Переход к преимущественно рыночным механизмам управления пространственным распределением экономической активности не внес кардинальных изменений в урбанистическую систему России. Также в данной работе были выделены факторы развития городской системы России. Выделяется три группы факторов: внутренние (размер города, плотность населения, предлагаемая заработная плата, доступность жилья, развитие инфраструктуры здравоохранения и образования, уровень диверсификации экономики города), внешние (расстояние от города до ближайшей железнодорожной станции) и административные (административный статус города). Крупный город является административным центром, близко расположен к железной дороге, в нем высокая плотность населения, относительно высокая заработная плата, высокий уровень диверсификации экономики, город испытывает дефицит жилого фонда, предоставляет больше медицинских услуг и имеет развитую сеть вузов. Портрет растущего города: относительно крупный город, не административный центр, характеризующийся преимущественно высокой плотностью населения, имеющий относительно большой жилой фонд, располагающий учреждениями высшего образования и хорошим здравоохранением. В заключении автор делает вывод о том, что в России наблюдается изменение пространственной урбанистической модели развития, связанное с усилением агломерационных процессов и ростом неоднородности городской системы.

Тема трансформации российских городов после перехода к рыночной экономике является одной из наиболее популярных среди исследований, посвященных российским городам. В работе (Karachurina, 2014) рассматривается динамика городской системы России за период 1989 - 2010 гг., при этом используются данные переписей населения за 1989 г., 2002 г., 2010 г. Наиболее существенные изменения коснулись городов с численностью населения 250-499 тыс. человек и 500тыс. - 1 млн. человек. Сокращение общей численности населения России в 1990-х гг. отразилось и в снижении численности большинства российских городов. Автор рассматривает изменение численности населения в два периода (1989-2002 гг. и 2002-20120 гг.), разделив города на группы по их численности населения, в зависимости от расстояния до регионального центра. Также в работе приводятся данные о естественном и миграционном приросте населения городов за рассматриваемый период. Естественный прирост в общем по стране, и в большинстве городов являлся отрицательным. Миграционный прирост населения тем выше, чем больше численность населения города.

В работе (Diappi, Bolchi, Slepukhina, 2013) проводится исследование структуры российской системы городов на основе нейронной сети самоорганизующихся карт (Neural Network Self-Organizing Maps). В работе использовались данные о 856 российских городах за 1970 г., 1975 г., 1980 г. и ежегодные данные за период 1985 - 2010 гг. Показатели объединены в три группы: динамика численности населения, характеристика жилищного фонда, экономические показатели. С помощью вышеуказанных карт авторы на основе имеющихся данные разделили города на 25 кластеров (c 1-1, c 1-2, ...., c 2-1, c 2-2,...., c 5-5). Далее в соответствии с данной кластеризацией было выявлено четыре группы городов: "городские двигатели" (46 городов), "сильные города" (152 города), "динамические города" (225 городов), слабые города (433 города). Проведенный анализ позволит разрабатывать актуальные меры для развития различных типов городов в соответствии с их характеристиками.

Михайлова Т. в своей работе (Mikhailova, 2012) рассматривает влияние на долгосрочные модели роста советских городов следующих факторов: лагеря ГУЛАГа, вторая мировая война, эвакуация промышленных предприятий с Запада на Восток страны. Используются данные о численности населения из переписей за 1897 г., 1926 г., 1939 г., 1959., 1970 г., 1979 г., 1989 г., 2002 г., 2010 г. , данные о расположении лагерей ГУЛАГа и численности заключенных, данные о количестве эвакуированных предприятий и направлении эвакуации. Рассматривается модель, где в качестве зависимой переменной используется рост численности населения города, а независимых - индикатор (0 или 1) эффекта от ГУЛАГа, второй мировой войны или эвакуации промышленных предприятий, произведение указанного индикатора и показателя времени. В результате было выявлено, что наиболее долгосрочный эффект на развитие города оказала близость лагеря ГУЛАГа к городу. Это можно объяснить также и тем, что большинство лагерей располагались рядом со стройкой крупных инфраструктурных объектов или крупным промышленным предприятием, что способствовало дальнейшему развитию города.

В работе Павлова Ю. и Королевой Е. (Павлов, Королева, 2014) рассмотрены возможности использования глобального и локального индексов Морана на примере Самарской области. Исследуются 37 муниципальных образований (10 городских округов и 27 муниципальных районов). На основе глобального индекса Морана построена пространственная диаграмма рассеяния, выявлены четыре территориальные кластера. Далее с помощью локального индекса Морана были определены шесть подкластеров. Разложение локального индекса на составляющие позволило выявить как зоны влияния для каждого конкретного ядра (на примере Самарского), так и зоны совместного влияния нескольких ядер (на примере объединенной системы Самара-Тольятти).

Скоробогатов А. в своей работе (Skorobogatov, 2014) рассматривает отрицательную корреляцию между возрастом города и средней заработной платой его рабочих. Используется выборка из 1097 городов, период времени: 1970 - 2011 гг. В работе был построен график плотности распределения российских городов в соответствии с их датой основания и датой присвоения статуса города. Согласно данному графику больше половины современных российских городов были основаны/получили статус города в советское время, после 1930 г. Для учета пространственной взаимозависимости городов автор в своей модели использует пространственную матрицу весов (матрицу ближайших соседей). С помощью регрессионной модели (зависимая переменная - логарифм заработной платы, независимые - логарифм возраста города, пространственная матрица весов, контрольные переменные) автор подтверждает гипотезу об отрицательной корреляции между возрастом города и средней заработной платой его рабочих.

Пространственное взаимовлияние российских городов по показателю средней заработной платы исследуется в работе (Ivanova, 2014). Набор данных включает 1004 города. Рассматривается регрессия Барро; регрессия Барро с контрольными переменными; модель пространственной авторегрессии с матрицей обратных расстояний. Было выявлено наличие бета-конвергенции российских городов по средней реальной заработной плате. При этом скорость конвергенции выше в западной части, чем в восточной.

Большинство работ, посвященных выявлению и оценке роли пространства, выполненных на российских данных охватывает региональную роль. Поскольку регионы (субъекты федерации) сильно гетерогенны, то для получения выводов по пространственным эффектам следует перейти на уровень с меньшей агрегацией пространственных единиц, в данном случае - к данным городского уровня.

Похожие статьи




Эмпирические исследования о роли пространственного взаимодействия российских городов - Пространственное взаимодействие российских городов

Предыдущая | Следующая