CC BY
54
Кремер Д.В. Анализ транспортной связанности территории вокруг крупнейших муниципальных образований /Д.В. Кремер // Вестник совета молодых ученых и специалистов Челябинской области. - 2020. - №2 (29), Т. 1. - С. 64-67
УДК 332.1 ББК 65.04
АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНОЙ СВЯЗАННОСТИ ТЕРРИТОРИИ ВОКРУГ КРУПНЕЙШИХ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ
КРЕМЕР Д.В. ФГАОУВО "ЮУрГУ (НИУ)", Челябинск, Россия e-mail: kremerdv@susu.ru
Аннотация
В статье представлен анализ связанности территории вокруг муниципальных образований с численностью населения более 1 млн. человек, образующих городские агломерации. Анализ проведен с использованием коэффициентов Энгеля, Гольца и Успенского. Выявлено, что Челябинская агломерация имеет наибольшую связанность территории и обеспеченность автомобильными дорогами, это доказывают высокие коэффициенты Энгеля, Гольца и Успенского.
Ключевые слова: муниципальное образование, городские агломерации, связанность территории, коэффициент Энгеля, коэффициент Гольца, коэффициент Успенского.
Актуальность. 1 марта 2018 года президент России В.В. Путин в Послании Федеральному Собранию одним из приоритетов научно-технологического развития России выделил связанность территории. В стратегии научно-технологического развития РФ связанность территории выступает необходимым условием для достижения следующих результатов:
1) удовлетворения потребностей человека, социальных групп, развития общества (социальное измерение связанности территории, формирование социальных стандартов и обеспечение их исполнения);
2) удовлетворения запросов хозяйствующих субъектов, развития экономики (экономическое измерение связанности территории);
3) обеспечения государственных и муниципальных нужд, реализации полномочий органов государственной власти и местного самоуправления (политическое и управленческое измерение связанности территории, стратегическое планирование социально-экономического развития, обеспечение национальной безопасности) [3].
Также в стратегии выделены основные виды связанности: глобальная, межрегиональная и внутрирегиональная.
Внутрирегиональная связанность
предполагает также связанность внутри агломерации, т.е. связанность территории вокруг крупного муниципального образования, которое стягивает вокруг себя население и
экономическую активность, при этом возникает большие количество связей (социальных, трудовых, деловых, культурных и пр.).
Целью программы по реализации приоритета НТР "связанность территорий" является формирование единого транспортного пространства России на базе сбалансированного развития эффективной транспортной инфраструктуры.
На сегодняшний день в России связанность территории с точки зрения транспортной инфраструктуры очень низкая, например, на 1 кв. км приходится 0,09 км автомобильных дорог. Связанность предполагает наличие нескольких вариантов, по которым можно добраться из пункта А в пункт Б [1]. "Как правило, в России дорога между пунктами вообще одна. Причем этот вопрос не теоретический, а совершенно практический" - говорит Михаил Блинкин -эксперт в области транспорта и дорожного хозяйства "Высшей школы экономики".
Один из способов определения связанности территории может стать способ транспортной связанности населенных пунктов в регионе, либо населенных пунктов, сконцентрированных вокруг крупного муниципального образования или другими словами, входящих в состав агломерации.
На сегодняшний день в России существует 45 агломераций [7], находящихся на разных стадиях развития. В работе мы будем рассматривать агломерации, в которых ядрами
являются крупнеишие муниципальные образования, т.е. муниципальные образования с населением более 1 млн. человек (Волгоградская, Воронежская,
Екатеринбургская, Казанская, Красноярская, Нижегородская, Новосибирская, Омская, Пермская, Ростовская, Самарско-
Тольяттинская, Уфимская, Челябинская агломерации). При этом из анализа исключены Московская и Санкт-Петербургская
агломерации, т.к. они обладают высокои вариацией признака и на их территории зарегистрировано значительное количество предприятий, которые реально находятся за их пределами, поэтому показатели ВГП будут недостоверны, а коэффициенты связанности искажены.
Существует ряд коэффициентов для определения транспортной связанности: коэффициент Энгеля, Гольца и Успенского.
На базе данных, представленных в таблице 1, проводится сравнительный анализ
коэффициентов Энгеля, Гольца и Успенского по степени обеспеченности городских агломераций транспортной инфраструктурой (табл. 2, рис.).
Коэффициент Энгеля основан на синтезе коэффициентов транспортной обеспеченности населения и плотности дорожной сети [6] и отражает уровень обслуживания транспортной сетью населения на рассматриваемой территории, рассчитывается по следующей формуле:
L
Э =
Vs*н
где Э - коэффициент Энгеля; L - длина транспортных путей, км; S - площадь территории, км2; H - численность населения, млн. чел.
Коэффициент Гольца отражает
обеспеченность транспортной сетью населенных пунктов территории,
рассчитывается по формуле:
L
Г = ^= VS*П
где Г- коэффициент Гольца; П - число населенных пунктов, ед.
Коэффициент Успенского - это обобщенный коэффициент, отражающий уровень совместного обслуживания транспортной сетью населения и промышленности территории [5]. Данный коэффициент позволяет оценить наличие или отсутствие необходимой в настоящей момент мощности и выявить наличие "узких" мест в транспортной инфраструктуре [6].
У =
L
УБТИ^
где У - коэффициент Успенского; Q - валовой городской продукт, выпускаемый в пределах агломерации, млн. руб.
Для анализа обеспеченности транспортной инфраструктурой, в работе использовались данные только по протяженности автомобильных дорог в агломерациях, т.к. эти данные являются самыми доступными и публикуются в официальных источниках.
Анализ показал, что наиболее обеспеченной транспортной инфраструктурой, с точки зрения обеспеченности ею населения, территории и промышленности является Челябинская агломерация, т.к. имеет самые высокие показатели по всем трем коэффициентам (18,73; 9,67 и 11,56), что говорит о связанности территории и населенных пунктов, входящих в состав агломерации. С другой стороны высокое значение коэффициента Успенского может говорить о недостаточном использовании имеющейся инфраструктуры и о возможностях наращивания объемов выпуска продукции без критической нагрузки на транспортную инфраструктуру.
Самые низкие коэффициенты имеет Екатеринбургская (5,77; 1,48 и 3,41 соответственно) и Новосибирская (5,54; 2,17 и 3,50) агломерации. Это может быть связано с обширной территорией агломерации и отсутствием транспортных альтернатив, т.е. существует только один маршрут, чтобы добраться из одного пункта в другой. Низкое значение коэффициента Успенского говорит о значительной нагрузке со стороны промышленности на транспортную
инфраструктуру и о возможной необходимости ее (инфраструктуры) расширения.
Выводы. Транспортная инфраструктура, в том числе автомобильные дороги, усиливает связанность территории, создает новые взаимоотношения (экономические, социальные, культурные, бытовые, политические и др.) между населенными пунктами, размывает границы между ними. Обеспеченность территории транспортной инфраструктурой создает дополнительные возможности для населения и промышленности по части максимально эффективного использования факторов производства. Для населения это приложение своего труда в наиболее перспективных отраслях, различные варианты организации досуга и др; для промышленности
доступ к более квалифицированной рабочей силе, сокращение времени на поставки за счет альтернативных вариантов перевозок и пр.
Таблица 1
Исходные данные, 2017 г._
Название агломерации Длина транспортных путей, км* Численность населения, млн. чел. [7] Площадь территории, 2** км2 Число населенных пунктов, ед. ВГП, млн. руб. [7]
1. Волгоградская агломерация 1542,2 1,4 8200 [2] 14 436,6
2. Воронежская агломерация 1786,5 1,3 10513,6 11 548,9
3. Екатеринбургская агломерация 1346,18 2,6 24205 34 1108,9
4. Казанская агломерация 1674,8 1,55 18148 10 725,2
5. Красноярская агломерация 1071 1,19 24757,7 [3] 6 531,8
6. Нижегородская агломерация 1162,3 2,08 10 576,88 23 933,4
7. Новосибирская агломерация 1058,78 2,05 15896 15 754,1
8. Омская агломерация 1318,6 1,54 12927*** 5 476
9. Пермская агломерация 1621,1 1,31 10352 3 556
10. Ростовская агломерация 2010,6 1,76 7011 7 716,4
11. Самарско-Тольяттинская агломерация 2542,8 3,29 19564 25 1004,7
12. Уфимская агломерация 1381 1,43 11669,7*** 3 693,6
13. Челябинская агломерация 2310,6 1,56 9511,5 6 524,6
* Информация сайта "Безопасные качественные автомобильные дороги 2019": http://bkdrf.ru/ ** Информация сайта "Эпоха агломераций": https ://ааа1отегайош.ога *** Рассчитано автором на основе данных с сайта Росстат
Таблица 2
Значения коэффициентов Энгеля, Гольца, Успенского ^___
Название агломерации Э Г У
1. Волгоградская агломерация 13,95 4,55 8,83
2. Воронежская агломерация 14,09 5,25 8,64
3. Екатеринбургская агломерация 5,71 1,48 3,41
4. Казанская агломерация 9,54 3,93 5,94
5. Красноярская агломерация 5,82 2,78 4,08
6. Нижегородская агломерация 7,80 2,36 4,23
7. Новосибирская агломерация 5,54 2,17 3,50
8. Омская агломерация 9,57 5,19 6,33
9. Пермская агломерация 13,71 9,20 8,18
10. Ростовская агломерация 16,57 9,08 9,17
11. Самарско-Тольяттинская агломерация 11,06 3,64 6,77
12. Уфимская агломерация 10,69 7,38 6,11
13. Челябинская агломерация 18,73 9,67 11,56
20,00 18, ОО 16,00 14, ОО 12,ОО 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00
Рис. Значения коэффициентов Энгеля, Гольца, Успенского
Список литературы
1. Блинкин М. Связность территорий - это грандиозная задача. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://d-kvadrat.ru/dk/info/18620.html
2. Буруль Т.Н. Зонирование территории Волгоградской агломерации по степени антропогенной нагрузки: автореф. дис. ... канд. географ. наук / Т.Н. Буруль. - Волгоград, 2005. - 27 с.
3. Информационный портал приоритета научно-технологического развития РФ "Связанность территории", 2020. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://area-sntr.ru/
4. Козарез И.М. Красноярская агломерация в системе расселения региона /И.М. Козарес, А.А. Соколовский //Бизнес, менеджмент и право. - 2009. - №2. - С. 97-98.
5. Нижегородцев Р.М. Взаимосвязь между объемом ВРП и развитием транспортной инфраструктуры: опыт кластеризации регионов России / Р.М. Нижегородцев, Н.П. Горидько, Н.А. Рослякова // Региональная экономика: теория и практика. - 2013. - №33. - С. 19-24.
6. Чернышев А.А. Анализ взаимосвязи экономического развития регионов и показателей их обеспеченности железнодорожной инфраструктурой /А.А. Чернышев //Транспортное дело России. - 2017. - №2.- С. 141-143.
7. Экономика российских городов и городских агломераций. Выпуск 5: крупнейшие городские агломерации России в глобальной экономике. Фонд "Институт экономики города", 2020 г. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.urbaneconomics.ru/sites/default/files/vvpusk_5_rossiiskie_aglomeracii_v_globalnoi_ekonomike.pdf
ANALYSIS OF TRANSPORT CONNECTIVITY OF THE TERRITORY AROUND BY THE
BIGGEST MUNICIPALITIES
KREMER D.V. FSAEIHE "SUSU (NRU)", Chelyabinsk, Russia e-mail: kremerdv@susu.ru
Abstract
The article presents an analysis of the connectedness of the territory around municipalities with a population of more than 1 million people forming urban agglomerations. The analysis was carried out using the Engel, Goltz, and Uspensky coefficients. It was revealed that the Chelyabinsk agglomeration has the greatest cohesion of the territory and the availability of roads, this is proved by the high coefficients of Engel, Goltz and Uspensky.
Keywords: municipality, urban agglomerations, connectivity of the territory, Engel coefficient, Holtz coefficient, Uspensky coefficient.
Сведения об авторах:
Кремер Дарья Викторовна, kremerdv@susu.ru, ассистент кафедры экономической теории, региональной экономики, государственного и муниципального управления, федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)", 454080, Российская Федерация, г. Челябинск, пр. Ленина, 76.
SPIN-код: 9061-1315
Author Information:
Kremer Darya Viktorovna, kremerdv@susu.ru, Assistant of the Department of Economic Theory, regional economy, state and municipal government, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "South Ural State University (National Research University)", 454080, Russian Federation, Chelyabinsk, Lenin Ave. 76
