Читать книгу Жизнестойкость арктических городов: теория, комплексный анализ и примеры трансформации. Коллективная монография - Надежда Юрьевна Замятина, Александр Николаевич Чашин, Инна Евгеньевна Скворцова - Страница 5

Попытка учесть при разработке типологии все населенные пункты российской Арктики с людностью свыше 500 человек оборачивается очевидной невозможностью использования данных официальной статистики. Действительно, более-менее полная статистика существует лишь по нескольким десяткам городских населенных пунктов в Арктике (выборка может варьировать от 21 до 29 в зависимости от показателей, требований к временно́му ряду и используемых допущен9). В большинстве исследований даже такая ограниченная выборка позволяет сделать релевантные выводы об особенностях арктической урбанизации – ведь на этот ограниченный список городов приходится свыше 80% городского населения АЗ РФ. Но она не позволяет достичь цели данной работы – разработать максимально полную типологию арктических населенных пунктов.

В нашу итоговую выборку включен 231 населенный пункт в границах Арктической зоны. Как неоднократно отмечалось ранее, единственный значимый критерий для включения в анализ – численность населения свыше 500 чел. на последнюю известную дату (по некоторым населенным пунктам данные удалось найти лишь на дату переписи 2010 г.). Суммарная оценочная людность превышает 2,3 млн чел. Учитывая масштабность выборки, мы можем предположить, что данное исследование впервые учитывает практически все10 значимые населенные пункты в границах АЗ РФ11 вне зависимости от их статуса. В выборку попали и города, и поселки городского типа, и поселки, и даже отдельные села. Неучет формального статуса был сознательным: в научных и экспертных кругах все чаще возникают дискуссии о необходимости его пересмотра по единым критериям. В частности, даже в нашей выборке численность населения отдельных крупных сел выше, чем у некоторых поселков городского типа, равно как и разнообразие представленных функций, и административный статус. Также прослеживается и явная региональная специфика. Те же села в большом количестве представлены в Архангельской области, тогда как в соседнем НАО схожие по людности населенные пункты имеют статус поселков. Единственное, что не было учтено в ходе работы – вахтовые поселки. К сожалению, на текущий момент достоверно определить численность вахтовиков невозможно даже по косвенным индикаторам.

При невозможности использования официальных статданных ключевым вопросом на подготовительном этапе работы становится подбор релевантных косвенных индикаторов. Во-первых, они должны отвечать цели разрабатываемой типологии – в нашем случае характеризовать функциональную роль населенных пунктов в системе расселения. Во-вторых, эти индикаторы должны быть в достаточной мере универсальными, иными словами, подразумевать возможность расчета для любого населенного пункта. В-третьих, они должны опираться на доступные и релевантные (на определенном масштабном уровне!) наборы данных.

Развивая идеи, положенные в основу предыдущего исследования, полученные по его итогам результаты и обозначенные ограничения, был составлен список косвенных индикаторов. Отбор индикаторов производился на основании метода экспертной оценки с опорой на обширный пласт исследований в данной области. В финальный список попали следующие показатели, сгруппированные по тематическим блокам:

1. Характеристика места населенного пункта в системе расселения – с акцентом на характеристику населенного пункта как центра оказания неспецифических «крупногородских» услуг для населения окружающих территорий.

Список индикаторов:

а. Административный статус с выделением региональных и районных центров;

b. Суммарная людность меньших по численности населения населенных пунктов в радиусе 150 км;

c. Превышение людности искомого населенного пункта относительно наиболее крупного в радиусе 150 км;

d. Оценка транспортной обеспеченности различными типами транспортной инфраструктуры (автодорожной, железнодорожной, воздушного и водного транспорта)12;

e. Наличие театров и кинотеатров;

f. Наличие музеев различного статуса (федеральных, региональных, муниципальных.

2. Развитие добывающей промышленности на базе города. Как показывают предыдущие исследования, в российских реалиях функция населенного пункта как базы ресурсного освоения зачастую выступает основной. Учитывая долгосрочные риски жизнестойкости, обусловленные узкой специализацией, нам необходимо было подобрать индикаторы, которые бы с большой долей вероятности «маркировали» ресурсную направленность местной экономики. При этом нас интересовало не только текущее состояние, но и потенциальное приращение подобных функций в будущем (например, начало разработки новых крупных месторождений в непосредственной близости от населенного пункта). Исходя из этих соображений, мы выбрали показатели географической близости к местам добычи. Кажущаяся задублированность показателей (учет относительных и абсолютных метрик) обусловлена особенностями добывающей промышленности: лицензионные участки углеводородных ресурсов (УВС) могут отличаться значительными размерами (поэтому в местах добычи УВС «сыграют» именно относительные метрики), тогда как участки по добыче твердых полезных ископаемых (ТПИ) обычно небольшие по размерам (места их концентрации обнаружатся через абсолютные метрики).

Список индикаторов:

a. Доля территории в радиусе 150 км, находящейся в границах лицензионных участков13 (ЛУ) углеводородных ресурсов и твердых полезных ископаемых;

b. Доля территории в радиусе 150 км, находящейся в границах перспективных лицензионных участков углеводородных ресурсов и твердых полезных ископаемых (с лицензией на проведение поисковых работ);

c. Число лицензионных участков различных типов в радиусе 150 км.

3. Комплексная характеристика природно-климатических факторов – как барьеры развития обрабатывающей промышленности в частности, и социально-экономического развития в целом.

Список индикаторов:

a. Индекс дискомфортности окружающей среды (Золотокрылин и др., 2012).

4. Потенциал инновационного развития. Иными словами, потенциал генерации необходимых для социально-экономического развития Арктики специфических знаний и технологий, который – при благоприятном стечении обстоятельств – может стать фактически «экспортным» продуктом. С учетом ограничений данных единственным устойчивым индикатором становится наличие организаций фундаментальной науки и высшего образования на базе вузов.

Список индикаторов:

a. Наличие высших учебных заведений либо их филиалов.

Предлагаемая методика состоит из 3 этапов.

На первом этапе, помимо составления списка индикаторов, были собраны все необходимые пространственные данные для их расчета и определена локализация изучаемых населенных пунктов (путем геокодирования исходных табличных данных). Отдельные показатели были исключены и не попали в финальный список по причине отсутствия релевантных открытых данных – в частности не учтены объекты торговли и сферы обслуживания населения. Использованные данные были получены из открытых источников, в числе основных: Open Street Map (© участники OSM), Росгеолфонда, портала АОПА-Россия, Федерального агентства морского и речного транспорта, Росстата (в части населения искомых населенных пунктов), порталов соответствующих муниципальных образований и региональных департаментов.

На втором этапе для каждого из населенных пунктов были рассчитаны все искомые индикаторы. Использовался стандартный инструментарий геоинформационных систем: инструменты наложения, анализа близости, расчета геометрических характеристик и др.

Далее значения индикаторов были переведены в формат балльных оценок, в которых бо́льшее число баллов означало бо́льшую проявленность соответствующего признака. Максимальное значение балльной оценки определялось экспертно (от 0 до 5 баллов). Перевод всех показателей в формат балльной оценки позволил сопоставить между собой, к примеру, транспортную обеспеченность и административный статус14.

Рис. 2. Степень выраженности признаков по выделенным типам

В табл. 4 приведены критерии присвоения конкретной балльной оценки по каждому из индикаторов. При этом индикаторы второго тематического блока – уровня развития добывающей промышленности на базе города – были интегрированы в единую балльную оценку (все пограничные значения по «вложенным» показателям определены эмпирическим путем). Максимальную оценку по итоговому индикатору получили населенные пункты, расположенные вблизи территориальных концентраций лицензионных участков с активными лицензиями на поиск полезных ископаемых. Подобные участки могут считаться некоторым аналогом «градообразующего предприятия» и выступать вероятной гарантией стабильности и поступательного развития ближайших арктических поселков в среднесрочной перспективе. Напротив, поселки, лишенные «поисковых» участков, находятся в зоне риска в связи с постепенным исчерпанием большинства месторождений (прежде всего, углеводородных).

Примечание. НП – населенный пункт, ЛУ – лицензированный участок; серым цветом закрашены не использующиеся в шкале значения баллов

Третий, финальный, этап методики направлен на разработку итоговой типологии арктических населенных пунктов. При ее составлении использовался метод кластерного анализа с последующей экспертной верификацией результатов. Кластерный анализ был реализован с помощью функционала геоинформационных систем. Учитывая разную размерность балльных оценок, все индикаторы были предварительно нормированы.