Известия РАН. Серия географическая, 2023, T. 87, № 1, стр. 5-15

ВВЕДЕНИЕ И ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Изучение агломерационных процессов и динамики городских систем становится все более популярной тематикой исследований, в том числе в экономической и социальной географии. Интеллектуальное, коммуникационное и “физическое” уплотнение сети городов способствует интеграции отдельных элементов в более сложные агломерационные и надагломерационные образования, расширению вовлеченных в этот процесс территорий и формированию высокоплотных городских систем. Идет и процесс формирования виртуальных урбанистических пространств, во многом производных от характера и разнообразия экономической деятельности населения, функциональной структуры городов, географического субстрата.

Совокупность перечисленных процессов ведет к получению дополнительных экономических и социальных выгод от территориальной концентрации населения, производства и других сфер экономики в относительно близких друг от друга пунктах. Эти процессы А. Маршалл назвал агломерационными эффектами (Маршалл, 1983). Однако ряд исследователей отождествляют агломерационные эффекты с эффектами от агломерации, что связано со “смешением свойств агломерации как формы расселения и агломерации как формы пространственной организации промышленного производства” (Лобанов, 2011).

Вместе с тем, очевидно, что между агломерацией и группой близко расположенных городов нет пропасти, скорее здесь проявляется эффект диалектического перехода количественных изменений (рост плотности городов в системе) в качественные – формирование агломераций в обоих смыслах этого слова. Появление таких конгломератов неизбежно ведет к нарастанию сложности производственной структуры, разнообразия мест приложения труда, досуга и отдыха на соответствующих территориях. Происходит своеобразный синергетический эффект, когда входящее в такую систему поселение, без наращивания функциональной сложности (разнообразия) на внутригородском уровне, увеличивает это разнообразие за счет наведенных агломерационных эффектов. При этом максимальный прирост разнообразия получают монопрофильные и, как правило, периферийные центры. Очевидно, что возрастает и разнообразие функций места (Бабурин и др., 2018).

Вместе с тем, очевидно, что и во внутригородской среде также наблюдаются агломерационные эффекты, связанные с нарастающим разнообразием (сложности) мест приложения труда, досуга и отдыха. Однако этот процесс более сложный. В принципе любое поселение возникает в подавляющем числе случаев как ориентированное на выполнение одной единственной функции – оборонной, торговой, транспортной, производственной, рекреационной и т.п. Постепенно градообразующая функция начинает обрастать сервисами (градообслуживающими функциями), что ведет к росту численности населения и сопровождает этот рост (Бабурин и др., 2018). Однако не все города проходят этот путь. Значительная их часть (до 1/3) сохраняют свой мнонопрофильный статус несмотря на рост численности населения и, как следствие, усеченное разнообразие, которое в свою очередь снижает свободу выбора для жителей и провоцирует миграционный отток, особенно среди молодежи как носителя инновационного сознания.

Несмотря на достаточно большое количество теоретических работ по данной проблематике, исследования агломерационных эффектов в большинстве случаев имеют эмпирический характер, что связанно, с одной стороны, с запросом общества, а с другой – с возросшими возможностями работы с большими цифрами. В первом приближении в подобных исследованиях можно выделить три базовых направления выявления агломерационных эффектов и определения факторов, влияющих на концентрацию экономической деятельности, а также определения влияния агломерационных эффектов (и городских агломераций в целом) на развитие экономики (Растворцева, 2017). Такие исследования проводятся как на микро-, так и на мезо- и макроуровнях.

На микроуровне обычно проводится расчет агломерационных эффектов для предприятий, расположенных в городской черте или в промышленных агломерациях (промышленных узлах). Сегодня все чаще объектом исследования становятся особые экономические зоны, территории опережающего развития и другие формально внегородские экономические субъекты, которые по мере роста числа резидентов наращивают свою сложность и разнообразие мест приложения труда для населения близко расположенных поселений.

На макроуровне анализируются агломерационные процессы в территориальных социально-экономических системах, как правило, межрегионального уровня. В частности, это относится к мегалополисам и многоядерным агломерациям. В ряде случаев в качестве статистической базы могут быть использованы данные по экономическим районам, федеральным округам или макрорегионам в последней версии стратегии пространственного развития России¹¹.

Наконец, можно выделить мезоуровень, на котором находятся городские агломерации, а также города, образующие локальные внутрирегиональные системы (Бабурин, Рыбкин, 2019). В качестве объектов таких исследований могут выступать и субъекты РФ.

Исследования агломерационных эффектов обычно подразделяют на два типа: эффекты урбанизации (Джекобс-эффекты) и эффекты локализации (MAR-эффекты). Название данных эффектов связано с именами ученых, которые занимались их изучением: MAR-эффекты – А. Маршалл, а также К. Эрроу и П. Ромер, Джекобс-эффекты – Дж. Джекобс и др. (Маршалл, 1983; Jacobs, 1969).

Эффекты урбанизации имеют комплексный характер и возникают, главным образом, благодаря концентрации ресурсов и факторов производства в городах (Okubo, 2010), но не в последнюю очередь, как мы попытаемся показать и за счет географических факторов (экономико-географического положения, ресурсной базы и т.п.). Они представляют собой своеобразные внешние экономии (эффекты) от масштаба города (городской агломерации), а именно: увеличения их людности и плотности населения, повышения концентрации и диверсификации экономической деятельности. В этом смысле они содержат внутри себя и эффекты локализации. Положительно значимое влияние Джекобс-эффектов отмечается в 45% случаев (Beaudry and Schiffauerova, 2009). При этом удвоение размера (людности) города приводит к росту производительности на 3–8% (Rosenthal and Strange, 2003). Кроме того, производительность предприятий, расположенных в крупных городских агломерациях в среднем на 20–50% выше, чем на периферии (Okubo, 2010). Но, может быть, наиболее существенным является свобода выбора во всех ее проявлениях для человека, а значит и растет привлекательность таких мест.

Эффекты локализации представляют собой эффекты от совместной локализации предприятий во взаимосвязанных и взаимозависимых отраслях (в том случае, если речь идет о промузлах и кластерах) или наличия единых локализованных рынков рабочей силы, потребления, инфраструктуры. На основании исследования эмпирических работ по данной теме положительные MAR-эффекты подтвердились в 47% случаев (Beaudry and Schiffauerova, 2009). При этом, как отмечают зарубежные исследователи, наиболее важное значение они имеют в отраслях тяжелой промышленности (Glaeser and Kallal, 1992), которые одновременно повышают риски монопрофильности. Кроме того, выявлено, что эффекты локализации способствуют формированию и развитию общей научной и образовательной базы, что в конечном итоге приводит к развитию высокотехнологичных производств и повышению уровня инновационной активности (Audretsch and Feldman, 1996).

В большинстве случаев эффекты локализации изучают путем оценки концентрации экономической деятельности с помощью специальных индексов; тем самым выявляются районы концентрации определенного признака (агломерации, кластеры). Здесь мы хотели бы сконцентрировать исследовательское внимание на еще одной стороне роста городов (агломераций) – взаимосвязи сложности (разнообразия) экономических и социальных акторов, людности поселения и корректирующих факторов географического положения.

ГИПОТЕЗА, МЕТОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Если город наращивает численность своего населения и разнообразие функций, сопровождая это повышением своего административного и экономического статуса, улучшает экономико-географическое положение (ЭГП) и т.п., то будет наблюдаться прямо пропорциональная зависимость между размером городского поселения и разнообразием его функций. В простейшем случае можно говорить о количестве мест приложения труда без учета отраслевого (функционального) разнообразия и весовых коэффициентов. Отклонения от этой зависимости могут служить одним из индикаторов монопрофильности поселения.

В большинстве работ, посвященных исследованию агломерационных эффектов, их изучение проводится либо на макро- (межрегиональном), либо на микроуровне (предприятий отдельного сектора экономики). В данном исследовании мы акцентируем внимание на мезоуровень – субъект РФ, городскую агломерацию или город, имеющий городской статус, муниципальный район. Озвученные закономерности “работают” только для крупных городов, а при меньшей численности населения более значимую роль начинают играть генетически и географически обусловленные факторы.

Гипотеза исследования состоит в том, что в рамках “общего потока”, чем крупнее город, тем больше разнообразие его социально-экономической структуры. Отклонение от этого – суть сценарий монофункционального развития города, который тесно связан с наличием одного или немногих крупных предприятий.

К сожалению, открытая статистика по городам России крайне усеченная и есть только данные по общему количеству предприятий. Однако в рамках пилотного исследования можно ограничиться и этим для выявления общих закономерностей.

Методика пилотного исследования достаточно проста и предполагает итеративную процедуру:

из базы данных по городам, представленным в сборниках Росстата, были получены сведения о численности населения и количестве предприятий;

для выявления кластеров городов по разнообразию мест приложения труда (региональные центры/столицы, приморские, в составе агломераций и моногорода) использовался показатель отношения числа предприятий к численности населения (предприятий на 1000 жителей).

ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

На первом этапе было рассмотрено распределение предприятий по субъектам федерации (график на рис. 1). На графике хорошо видно, что между этими показателями существует очевидная корреляционная связь.

Однако переход от абсолютных к относительным показателям показывает, что ситуация более сложная и помимо размера значительную роль играет географическое положение регионов. Из табл. 1 наглядно видно очевидное лидерство двух столиц по числу предприятий на 1000 чел. населения. В лидирующую группу также входят регионы с межрегиональными центрами, приморские и приграничные, а также кольцо областей вокруг Москвы, что косвенно свидетельствует о взаимосвязи разнообразия мест приложения труда с ЭГП. В аутсайдерах, напротив, абсолютно преобладают республики Северного Кавказа и юга Сибири. Разница между регионами (без двух столиц) превышает двухкратную величину.

Однако очевидно, что основными носителями экономической активности являются города и поэтому представляется важным перейти с макро- на мезоуровень анализа специализации и ЭГП. В результате проведенных расчетов установлено, что в целом для совокупности городов мы имеем очень высокий коэффициент корреляции (фактически функциональная зависимость) (рис. 2).

Однако при разбивании общей совокупности на категории по численности населения (миллионники, свыше 500 тыс. жителей, 250–500, 100–250, некатегорийные малые столицы) ситуация более разнообразная (рис. 3–5).

Рассмотрим верхний уровень иерархии городов (см. рис. 3). При очень высоком уровне взаимосвязи людности с простым разнообразием мест приложения труда (R² = 0.9) мы видим, что Новосибирск, Нижний Новгород и Екатеринбург, как межрегиональные центры (столицы федеральных округов) имеют максимальное разнообразие (70–90 предприятий на 1000 жителей). Явно “проваливаются” Омск и Волгоград (менее 30/1000), что связано с их “одиночеством” (особенно у Омска) и ограниченным числом предприятий, но существенно более крупных. Фактически даже при такой численности населения они сохраняют завуалированную монопрофильность не трансформированную агломерационными эффектами.

В категории городов от 500 тыс. до 1 млн чел. мы наблюдаем резкое снижение корреляции (R² около 0.5) что связано с существенно большим разнообразием статусов (см. рис. 4). Прежде всего, здесь выделяются приморские региональные центры Краснодар и Владивосток (значения выше 70). С другой стороны, в этой категории уже присутствуют города, не являющиеся региональными центрами (Тольятти, Новокузнецк, Набережные Челны) и объективно лишенные части функций (прежде всего административных). При этом расположенные в составе агломераций Тольятти и Набережные Челны имеют относительно более высокие значения коэффициента (0.4 и 0.3 соответственно), а вторая столица Кузбасса – Новокузнецк – имеет минимальные значения среди городов людностью более 350 тыс. чел. населения, что напрямую является следствием отсутствия административного статуса и абсолютного преобладания тяжелой промышленности.

Вполне ожидаемо, что в следующей категории людности (см. рис. 5), коэффициент корреляции существенно снизился, а на графике мы четко увидим группу моно- или скорее полумоногородов: Липецк (металлургия), Севастополь (оборона), Магнитогорск (металлургия), Сургут (нефтедобыча, электроэнергетика), Нижний Тагил (металлургия), Таганрог (металлургия), Нижневартовск (нефтедобыча). У всех них коэффициент разнообразия мест приложения труда на 1000 жителей ниже 30, в то время как у большинства административных центров он выше 40. Вновь выделяется приморский Калининград (значение более 70, что соответствует уровню городов-миллионеров и больше чем у Санкт-Петербурга). Из нерегиональных столиц выделяется также приморский Сочи со значением более 50. В то же время пониженные значения разнообразия (менее 30) имеют и региональные центры с крупными предприятиями тяжелой промышленности – Улан-Удэ, Липецк, Саранск, Курган, а также Чита с предприятиями оборонного комплекса. Минимальные значения разнообразия имеют узкоспециализированные Стерлитамак (химия) и Волжский (металлургия) – менее 20. Одновременно столь же низкие значения характерны для Владикавказа и Грозного. В первом случае это связано с фактической монопрофильностью (цветная металлургия) и повышенной долей теневого сектора экономики, а во втором – с максимальной в России долей теневого сектора.

Еще большее разнообразие типов городов наблюдается в категории от 100 до 250 тыс. жителей (рис. 6). Здесь уже абсолютно господствуют вторые и третьи города в своих субъектах федерации, с крайним разнообразием функций и географического положения. Вновь имеет повышенные значения разнообразия приморский Южно-Сахалинск, города-спутники в составе агломераций Нижнего Новгорода (Дзержинск), Новосибирска (Бердск) и Москвы (Обнинск). На другом краю спектра, со значениями ниже 15 – классические моногорода Нижнекамск (химия), Норильск (металлургия), Салават (химия), Рубцовск (машиностроение), Белово (ТЭК), Камышин, Елец (машиностроение), Железногорск (металлургия), Серов (металлургия). В категории менее 100 тыс. жителей к ним добавляются Ноябрьск (газодобыча), Новошахтинск (менее 6) и Прокопьевск (менее 10) – уголедобыча, Тобольск (химия). Вместе с тем вновь выделяются приморские центры – Магадан (более 40), Находка, а также Пятигорск, как ядро агломерации Кавминводы.

Крайне низкие значения разнообразия характерны и для малых столиц наименее развитых республик. Резко сниженное разнообразие характерно для столичных центров республик Северного Кавказа и юга Сибири (Назрань и Кызыл) – менее 20, что сопоставимо с монофункциональными Шахтами и Нижнекамском.

В целом, следует отметить, что в городах с населением более 330 тыс. чел. значения коэффициента не опускаются ниже 20. В то же время на общем фоне выделяется ряд городов с населением около 100 тыс. чел., имеющих достаточно высокие значения коэффициента разнообразия. Если Горно-Алтайск и Магадан имеют высокие значения как региональные центры, то Арзамас явно проявляет свою специфику места, близкого к Кремлевску (Арзамас-16) и Дивеево. Уникален Бердск (более 60), что отражает его положение в составе Новосибирской агломерации. Столь же высокие значения характерны и для Дзержинского (более 50) в составе Нижегородской агломерации. По тем же причинам выделяются Обнинск (более 40), расположенный на периферии Московского столичного региона, и Каспийск (более 30) в составе агломерации Махачкалы. Значения выше 30 отмечаются в Находке (приморское положение и в составе Большого Владивостока), приморском Новороссийске и Пятигорске (ядро агломерации Кавминводы). Выделяется в своей группе приморский Мурманск (более 40) и приграничные Смоленск и Белгород (более 50). Приморское положение и статус региональных центров определяют повышенные значения коэффициента разнообразия у Южно-Сахалинска (более 50) и Петропавловска-Камчатского (более 35).

В целом можно считать установленным закономерный рост разнообразия по мере роста людности городов. Расчет теоретической кривой распределения количества предприятий на 1000 жителей показал его закономерное снижение от 60 для полуторамиллионного Новосибирска до 50 для городов с людностью около 1 млн чел. (1.1–0.9), до 40 для городов людностью 500 тыс. чел., до 30 для центров с населением около 300 тыс. чел., до 25 для городов с людностью около 200 тыс. чел. и до 20 для городов людностью от 110 до 120 тыс. чел. Для поселений меньших по численности индивидуальные характеристики не укладываются в общие закономерности. (рис. 7).

Анализ теоретического и фактического распределения предприятий по городам в расчете на 1000 жителей показал, что максимальные превышения характерны для Новосибирска, Нижнего Новгорода и Москвы (более 20/1000), а также для приморских Владивостока, Калининграда, Южно-Сахалинска, Магадана, Находки и Ялты (более 20/1000). Вместе с тем аналогичные превышения характерны для Вологды, Петрозаводска, Дзержинского, что может быть предметом отдельного исследования. Среди средних городов высокое превышение характерно для Обнинска, Артема, Бердска (все в составе агломераций), а также малых столиц – Магаса, Анадыря, Нарьян-Мара и Салехарда (более 100), а также Биробиджана и Горно-Алтайска (более 50). При этом статус города и его монопрофильность четко влияют на разнообразие мест приложения труда (табл. 2). Среди городов с наиболее высокими значениями этого показателя преобладают межрегиональные и приморские центры, в то время как среди аутсайдеров – фактически одни монопроизводственные города.

Остается, однако, открытым вопрос о характере взаимосвязи разнообразия и численности населения для муниципальных образований в составе субъектов РФ, как правило, с численностью населения, не превышающей 50 тыс. чел. Эта проблема была рассмотрена на примере Красноярского края (табл. 3).

Анализ характера взаимосвязи разнообразия мест приложения труда для городов и муниципальных образований с людностью менее 100 тыс. чел. был проведен на примере Красноярского края. Он показал, что на этом уровне превалирующим становятся ЭГП и специализация, а не людность поселений. Из табл. 3 видно, что максимальные значения индексов разнообразия помимо Красноярска имеют два пригородных Емельяновский и Березовский районы, фактически части агломерации, а также два бывших АО, сохранивших часть “национальной” инфраструктуры. Ожидаемо низкие значения у моногородов (Норильска, Канска, Ачинска и других). Среди муниципальных образований минимальны значения индекса для регионов, имеющих аграрную, угледобывающую и транспортно-обслуживающую специализацию.

ВЫВОДЫ

При исследованиях процессов изменения сложности и разнообразия отраслевой структуры обычно выделяют эффекты урбанизации (Джекобс-эффекты) и эффекты локализации (MAR-эффекты). Последние связаны между собой, так как и общности населения, и хозяйствующие субъекты имеют тенденцию к взаимосвязанному наращиванию разнообразия по мере роста числа жителей поселений. Однако в реальной исследовательской практике в центре внимания находились собственно агломерации, в то время как вся совокупность городов в системе расселения оставалась в тени.

Примененный в данном исследовании достаточно простой метод сопоставлений людности городских поселений с числом мест приложения труда в них показал, что наблюдается высокая взаимосвязь этих двух процессов. При этом она более выражена для городов-миллионеров и больших городов, но существенно слабее проявляется у городов с численностью населения менее 250 тыс. чел.

Расчет теоретического распределения и его сопоставления с фактическими значениями позволил провести перекрестную типологию городов по нескольким основаниям, выделив межрегиональные столицы, приморские города вне зависимости от их статуса, “рядовые” центры субъектов федерации и столицы регионов Европейского севера, а также города с составе агломераций с повышенным разнообразием мест приложения труда. В состав центров с пониженным разнообразием мест приложения труда входят моногорода, что особенно характерно для угольных, металлургических и “химических”, центров субъектов федерации из-за совмещения ими функций крупных промышленных узлов (например, Липецк) и малых столиц республик, хотя в них разнообразие мест приложения труда существенно превышает теоретические значения.