2.5. КЛАСТЕРНАЯ МОДЕЛЬ ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО КАРКАСА СТЕПНЫХ РЕГИОНОВ ЕВРОПЕЙСКОЙ РОССИИ 

В состав степной зоны России по разным данным можно отнести частично или полностью 34 субъекта федерации (около 578 муниципальных районов). На долю степных регионов приходится менее 10 % площади территории страны и почти 30 % её населения.

Степная зона Российской Федерации как единое социально-экономическое пространство объединяет муниципальные образования, характеризующиеся определёнными социально-демографическими проблемами. Эти проблемы возникли в начале 90-х годов XX века в результате системного кризиса в промышленной и сельскохозяйственной сферах страны и наиболее остро проявились в степной зоне как основном регионе развития аграрного сектора экономики России. До сих пор регионы степной зоны находятся среди аутсайдеров по многим социальным, экономическим и демографическим показателям, что отражается на продовольственной и экономической безопасности страны. Согласно рейтингу социально-экономического развития 85 регионов РФ в 2015 году, составленному информационным агентством Credinform, из 10 степных регионов Европейской России в топ-10 вошел только Краснодарский край, в топ-30 еще 6 степных регионов, а среди 10 аутсайдеров с крайне низкими показателями оказалась Республика Калмыкия. Степные регионы выделяются на общем фоне субъектов РФ снижающимся естественным приростом населения, резким падением средней номинальной заработной платы, снижением доходов бюджетов субъектов РФ и валового регионального продукта (ВРП) на душу населения.

В большинстве исследований степи рассматриваются как уникальное природное образование, при этом социально-экономические аспекты или не учитываются, или же играют второстепенную роль. В связи с этим предлагается рассмотреть степную зону как единое социально-экономическое пространство со своими особенностями и отличиями от других регионов.

Основная суть предлагаемого подхода состоит в моделировании социально-экономических процессов для муниципальных образований степной зоны РФ и разработке эффективной концепции их устойчивого развития на основе лучшей и научно-обоснованной практики степного природопользования.

Среди ведущих научных центров России проблемами социально-экономического развития регионов, в т.ч связанными с агропромышленным комплексом, занимаются в Московском государственном университете (М.Д. Горячко, В.Л. Бабурин), Институте проблем рынка РАН (В.И. Денисов), Институте проблем управления РАН (Р.М. Нижегородцев), Российском экономическом университете (И.М. Потравный), Институте географии РАН (А.И. Трейвиш, Т.Г. Нефедова), Институте экономики УрО РАН (А.А. Куклин).

Институт географии СО РАН (Иркутск) охватывает исследованиями социально-экономических проблем восточный сектор степной зоны России. В частности, разработаны методология выделения и изучения проблемных территорий – депрессивных районов и сельской местности (Г.Б. Дугарова) и методология полисистемного моделирования географических систем
(А.К. Черкашин).

Особое место в изучении социально-экономических проблем степной зоны России принадлежит ученым Воронежского государственного университета во главе с Ю.В. Поросенковым. Современные исследования ученых ВГУ направлены на разработку методологии анализа социально-экономических проблем муниципальных образований Центрально-Черноземного района (А.Э. Крупко, Ю.М. Фетисов, Ю.А. Нестеров).

Основы рационального использования степных ландшафтов были заложены еще в конце XIX века В.В. Докучаевым и его последователями. Среди современных исследователей практических аспектов использования степных ландшафтов следует выделить В.Г. Мордковича, А.А.Тишкова, А.А.Чибилева и многих других.

Исследования степной зоны как особого социально-экономического пространства, обладающего уникальным природно-ресурсным потенциалом, проводятся в настоящее время Институтом степи УрО РАН, в котором разработана концепция степного природопользования и заложены основы учения о степном ландшафте – степеведении.

Современные тенденции моделирования социально-экономического развития регионов за рубежом базируются в основном на сценарном, многовариантном подходе. В отношении эконометрических моделей развития степных регионов США выделяются: региональная модель сельскохозяйственного сектора США ARISM, разработанная Центром изучения развития сельского хозяйства и сельской местности Университета штата Айова CARD (Center for Agricultural and Rural Development), а также торговая модель Единой сельскохозяйственной политики (Common Agricultural Policy) стран ЕС, составленная экономистами Х. Филдом и М. Фултоном.

Наиболее известными в мире имитационных моделей развития степных регионов являются: модель сельского хозяйства штата Теннесси TASM, модели сельскохозяйственного сектора США AGMOD и SWOPSIM, а также разработанная канадскими экономистами имитационная модель производства продукции КРС ABPPS (Alberta Beef Productions Simulation System).

Еще одной составляющей социально-экономического моделирования за рубежом являются кластерные разработки. Среди них можно выделить: модель сельскохозяйственного сектора Финляндии DREMFIA (Dynamic Regional Model of Finnish Agriculture), представленная финским экономистом Х. Лехтоненом, комплекс моделей, разработанных сотрудниками Ирландского научно-исследовательского Центра экономики сельского хозяйства.

В настоящее время наблюдается тенденция изучения регионов путем выявления на основе уже разработанной методологии социально-экономического моделирования ведущих факторов, определяющих основные направления устойчивого развития муниципальных образований с учетом специфики природно-ресурсного потенциала.

Использование кластерного моделирования статистических данных в основном отражает группировку муниципальных образований степных регионов Европейской России в однородные группы по степени идентичности. В качестве критерия объединения принимается евклидово расстояние – геометрическое расстояние между средними значениями параметров. Для кластерного анализа использовался метод полных связей (Complate Linkage) – максимальное расстоя­ние между любыми двумя объектами двух сравниваемых кластеров (межгрупповая дисперсия), и метод Уорда (Wards’s method) – определение минимальной внутригрупповой дисперсии167. Одним из наиболее популярных средств кластерного анализа является прикладная программа Statistica.

Для кластерного моделирования степных регионов Европейской России использованы три показателя экономического развития муниципальных образовани: общий объем инвестиций (инвестиционный потенциал района) и объемы промышленного и сельскохозяйственного производства за 2014 – 2016 годы как частные экономические характеристики для всех муниципальных районов степных регионов России. Выбор данных показателей был основан на необходимости сопоставления и апробации полученных данных с исследова­­ниями, проведенными ранее учеными Воронежского государственного университета.

Европейская часть степной зоны РФ включает 10 субъектов Российской Федерации (Белгородская, Волгоградская, Воронежская, Оренбургская, Ростовская, Самарская, Саратовская области, Краснодарский и Ставропольский края и Республика Калмыкия); 268 муниципальных районов. Городские округа не учитывались, поскольку наряду с сельской местностью включают городские поселения, имеющие не характерные для степной зоны тенденции экономического развития.

Выделено 7 кластеров на основе данных об инвестициях, объеме промышленной продукции, объеме сельскохозяйственной продукции.

7-й кластер – особый высокоразвитый район (Балаковский район Саратовской области – на его территории расположены Балаковская АЭС, Саратовская ГЭС, предприятия по производству мин. удобрений и др., планируется развитие металлургического производства).

Остальные кластеры дифференцируются следующим образом:

1-й – высокоразвитые аграрные районы;

2-й – высокоразвитые аграрно-промышленные районы опережающего развития;

3-й – среднеразвитые аграрно-промышленные районы;

4-й – среднеразвитые аграрные районы;

5-й – слаборазвитые аграрные районы;

6-й – депрессивные районы.

Выделенные кластеры степной зоны России достаточно четко делятся на две группы:

– депрессивные с доминированием районов с низкими экономическими показателями, прилегающие к границе с Казахстаном – Оренбургская, Саратовская, Волгоградская области и Республика Калмыкия;

– перспективные с преобладанием успешно развивающихся агропромышленных и аграрных районов – Белгородская, Воронежская, Ростовская, Самарская области, Ставропольский и Краснодарский края.

Выделяется более успешный западный регион (Краснодарский, Ставропольский края, Ростовская, Белгородская, Воронежская области) и отстающий восточный регион (Оренбургская, Саратовская, Волгоградская области и Республика Калмыкия). Самарская область является регионом опережающего развития в степном Поволжье, который способен в дальнейшем сформировать точки роста в пределах российско-казахстанского приграничья.

Наибольшая доля районов с кризисной ситуацией в экономике приходится на Республику Калмыкия (11 из 13 районов относятся к 6-му кластеру слабо развитых аграрных районов). Оренбургскую и Саратовскую области также можно отнести к категории депрессивных.

На карте прослеживается тенденция снижения уровня развития районов от центра к периферии.

Наиболее развитые районы примыкают к областным и краевым центрам или формируют центры роста или территориальные узлы, как в Белгородской, Саратовской, Самарской областях и Ставропольском крае, что отражает эффект роста экономических показателей под влиянием административного положения. Наименее развитые районы характерны для периферии и стыков регионов, например, Калмыкия, Ростовская область, Ставропольский и Краснодарский края или Воронежская, Волгоградская и Саратовская области, а также для российско-казахстанского приграничья. В целом к границе с Казахстаном примыкают исключительно слаборазвитые и наименее развитые аграрные районы (6-й кластер), что существенно снижает возможности для приграничного сотрудничества как регионов, так и муниципалитетов.

Анализ динамики частных экономических показателей, использованных при проведении кластерной дифференциации муниципальных районов степных регионов Европейской России, отражает в целом общие тенденции, но имеет и ряд особенностей.

По объему производства сельскохозяйственной продукции явно выделяются Белгородская область и Краснодарский край, несколько ниже показатели Ставрополья, Воронежской и Ростовской областей.

Для восточных регионов отчетливо проявляется поляризация сельскохозяйственного производства близ крупных городских агломераций и формирование отдельных сельскохозяйственных кластеров с четкой специализацией (например, бахчеводство).

Наибольшие объемы промышленного производства приходятся также на юго-западные, западные районы рассматриваемого региона, но среди регионов-лидеров выделяются Краснодарский край, Белгородская и Самарская области. Чаще всего центрами районов с высокой долей промышленного производства являются малые и средние города, в которых действуют промышленные предприятия разной направленности.

При этом следует отметить особую роль пищевых производств в развитии экономик муниципалитетов, в т.ч. производства сахара (Белгородская и Воронежская области), плодоовощного консервирования (Краснодарский край), масложирового производства (Ставропольский край). Определенную роль в формировании промышленного потенциала муниципальных образований играют и другие отрасли: топливная промышленность (Красносулинский район Ростовской области), электроэнергетика (Балаковский район Саратовской области) и т.д.

По объему инвестиций лидируют также районы с развитой промышленностью и сельским хозяйством, но уровень поляризации еще более усиливается. Выделяются в первую очередь высоко развитые аграрно-промышленные и аграрные районы. Особую роль при этом играет привлечение инвестиций в приморско-туристические, нефтегазодобывающие, транзитно-транспортные районы, а также районы с крупными промышленными предприятиями.

Абсолютным лидером по данному аспекту является рекреационно-туристический Туапсинский район Краснодарского края. Далее следуют промышленные лидеры – Балаковский и Шпаковский районы. Помимо типично промышленных районов, являющихся также лидерами и по объёму инвестиций, перспективным для инвесторов является Темрюкский район Краснодарского края, по территории которого проходит важная железнодорожная линия, строится мостовой переход в Крым. В первую десятку инвестиционно привлекательных регионов также входит Черноземельский район Республики Калмыкия, не выделяющийся в общем списке ни по объему промышленной, ни по объему сельскохозяйственной продукции. Однако для республики в целом этот район, специализирующийся практически исключительно на нефтедобыче, является ведущим.

Устойчивое развитие территории – это комплексное понятие, включающее в себя как экономическую составляющую, так и неотделимую от неё социальную. Лучшим показателем, отражающим степень эффективности деятельности властей муниципального образования, является рост численности населения этой территории. Причем при анализе данного показателя необходимо избирательно относиться к показателям, отражающим резкий скачок численности населения, наблюдающийся в некоторых муниципальных образованиях. Такая ситуация характерна для муниципальных районов, преобразованных в ходе муниципальной реформы в городские округа или в муниципальные районы с включением в их состав городских поселений. В результате этого статистические данные также объединяются и аналитические показатели искажаются.

На карте динамики численности населения в степной зоне Европейской России за период с 2002 по 2012 год видно, что районы, испытывающие сильную депопуляцию населения, расположены на востоке и севере рассматриваемого региона. Меньший уровень депопуляции и даже рост населения характерны для юго-запада – Ростовской области, Краснодарского и Ставропольского краев. Вновь, как и для выше представленной кластеризации экономических показателей, здесь виден эффект поляризации174: население растет в районах с развивающимися административными центрами и крупными городами. На периферии – резкая убыль населения.

 

 

Оценка размещения районов с различным уровнем экономического развития позволила выявить эффект взаимного влияния. Он заключается в том, что на периферии регионов опережающего развития, обращенной в сторону депрессивного соседа, расположены в основном отстающие регионы. Соответственно, вдоль транспортных путей данный эффект отмечается и в отношении отстающих в экономическом отношении регионов. Следует отметить, что существует зона перехода между двумя группами – экономический фронтир, который охватывает правобережные районы Саратовской области, северо-запад Волгоградской области, весь восток Ростовской области, где соседствуют муниципальные районы и городские округа, имеющие иногда противоположные экономические показатели.

Кластерная группировка субъектов Европейской части Российской Федерации, расположенных в пределах степной зоны, позволила выявить общую асимметрию экономического пространства степных регионов Европейской России, заключающуюся в снижении уровня экономического развития в направлении с запада на восток. Выделены кризисные регионы – Республика Калмыкия, Оренбургская, Саратовская и Волгоградская области. Размещение депрессивных регионов резко снижает возможности для интеграции с Республикой Казахстан, эффективность сотрудничества со странами Евразийского экономического сообщества, развития трансграничного сотрудничества по типу «еврорегионов».

Анализ результатов кластерной дифференциации позволяет сделать следующие выводы:

  1. Каждый из кластеров характеризует не только определенный природно-ресурсный потенциал и экономико-географическое положение территории муниципального образования, но и уровень его социально-экономического развития.
  2. Пространственное размещение муниципальных образований, относящихся к одному и тому же кластеру, не образует единого, территориально не разрывного ареала, т.е. не соответствует физико- и экономико-географическому районированию. Причина этого связана с тем, что каждое из муниципальных образований может заметно отличаться по своим показателям от соседних вследствие пластичности экономического пространства. Вместе с этим отмечены случаи, когда единичное муниципальное образование одного кластера окружено группой МО другого кластера, что отражает эффект поляризации и формирования территориально-административных узлов.
  3. Кластеризация степных регионов Европейской России, составленная на основе анализа экономических показателей, отражает социально-демографические особенности рассматриваемой территории. В частности, здесь прослеживаются оси устойчивого развития муниципальных образований в направлениях «запад – восток» и «центр – периферия».
  4. Выявленные пространственные закономерности социально-экономического развития муниципальных образований степной зоны Европейской России необходимо использовать при разработке научно обоснованной стратегии пространственного развития на основе территориального планирования.

Типизация муниципальных образований степного пространства РФ по распределению экономических показателей, проведенная на основе сопоставления кластерных группировок, позволяет сформировать концептуальную основу к их устойчивому развитию на основе концепции оптимизации степного землепользования.


Для того чтобы оставить комментарий вы должны авторизоваться на сайте! Вы также можете воспользоваться своим аккаунтом вКонтакте для входа!