CC BY
13
25.00.24 УДК 314.9
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ, СОЦИАЛЬНАЯ, ПОЛИТИЧЕСКАЯ И РЕКРЕАЦИОННАЯ ГЕОГРАФИЯ
Тикунов В.С., Гайдуков В.Р.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва,
Севастопольский государственный университет;
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва
ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЗОНЫ ПРОХОЖДЕНИЯ НОВОГО ШЕЛКОВОГО ПУТИ
DOI 10.37493/2308-4758.2021.2.5
Введение.
Данное исследование посвящено работам по созданию индексов для анализа демографической характеристики стран и регионов зоны прохождения Нового Шелкового пути, в рамках исследования нами была актуализирована статистическая база данных содержащая демографические показатели данной зоны, затем с целью сравнительного анализа современных тенденций демографического развития данной территории были сформированы три набора показателей, характеризующих демографическое состояние регионов, а так же рассчитаны индексы демографического развития при различных наборах показателей. В конечном итоге с помощью геоинформационных (ГИС) технологий нами была создана серия карт, характеризующих демографическую ситуацию и её динамику. Были выявлены региональные особенности и различия демографического развития зоны прохождения Нового Шелкового пути.
Материалы и методы исследования: В рамках социо-демографической характеристики зоны «Один пояс - один путь» создана статистическая база данных, которая включила в себя материалы о рождаемости, смертности на 1000 населения, естественном приросте (убыли) и миграционном приросте (убыли) в коридоре прохождения Нового Шелкового пути, который включил в себя территорию 145 регионов из 8 стран. Статистика собиралась для трех лет - 2010, 2015, 2018 гг. Исследование базировалось на официальной статистике стран Евразии [4,5]. Затем данный набор показателей агрегировался в соответствующий социо-демографический индекс с помощью оценочного алгоритма, разработанного ранее В.С. Тикуновым [1997]. Итогом работы этого этапа стала таблица демографических показателей, адаптированная для работы в ГИС. В качестве базового картографического приема использовались бесступенчатые шкалы. Затем, был произведен экспорт картографических изображений напрямую в графический редактор, и уже там осуществлялась дальнейшая работа по оформлению изображения.
Результаты исследования и их обсуждение: в результате проведенного исследования был собран статистический материал и создана база данных, для оценки демографической ситуации в странах Нового Шелкового пути и их регионах. При этом работа наглядно проиллюстрировала анализ взаимодействия показателей естественного и миграционного прироста, в формировании демографической ситуации в зоне Нового Шёлкового пути. В целом работа показала эффективность применения данного алгоритма и различных сценариев построения демографических индексов с целью их последующего анализа.
Ключевые слова: демография, Новый Шёлковый путь, демографическое развитие, индекс, классификация, ГИС.
Moscow State University M.V. Lomonosov, Moscow, Sevastopol State University;
Moscow State University M.V. Lomonosov, Moscow
Demographic Characteristics of the New Silk Road Passage Zone
This study is devoted to the creation of indices for the analysis of the demographic characteristics of the countries and regions of the New Silk Road zone. As part of the study, we updated a statistical database containing demographic indicators of this zone, then for the purpose of comparative analysis of current trends in the demographic development of this territory, three sets of indicators were formed that characterize the demographic state of the regions, as well as calculated demographic development indices for different sets of indicators. Finally, with the help of geographic information (GIS) technologies, we developed a series of maps that characterize the demographic situation and its dynamics. Regional features and differences in the demographic development of the New Silk Road passage zone were identified. Materials and research methods: Within the framework of the socio-demographic characteristics of the «One Belt - One Road» zone, a statistical database was created, which included materials on the birth rate, mortality per 1000 population, natural growth (loss) and migration growth (loss) in the corridor of the New Silk Road, which included the territory of 8 countries and 145 of their regions . Statistics were collected for three years-2010, 2015, 2018. The study was based on the official statistics of the Eurasian countries [4,5]. Then this set of indicators was aggregated into the corresponding socio-demographic index using the evaluation algorithm developed earlier by V. S. Tikunov [1997]. The result of this stage was a table of demographic indicators adapted to work in GIS. As one of the basic techniques for creating cartographic images, I use the cartogram method with a stepless scale. Then, the map images were exported directly to the graphic editor, and further work on the image design was carried out there.
The results of the study and their discussion: as a result of the conducted research, statistical material was collected and a database was created to assess the demographic situation in the countries of the New Silk Road and their regions. At the same time, the work clearly illustrated the analysis of the interaction of indicators of natural and migration growth in the formation of the demographic situation of the New Silk Road countries and their regions. In general, the work showed the effectiveness of using this algorithm and various scenarios for constructing demographic indices for the purpose of their subsequent analysis. Key words: demography, New Silk Road, demographic development, index, classification,
GIS.
Введение
Все мы, так или иначе, слышали о Шелковом пути, древнем торговом пути, возникшем во время экспансии на запад китайской династии Хань (206 г. до н. э. - 220 г. н.э.), которая создала торговые сети на территории современных центрально азиатских стран Киргизии, Таджикистана, Казахстана, Узбекистана, Туркмении и Афганистана, а также современных Пакистана и юге Индии.
Tikunov V.S. Gaydukov V.R.
Introduction:
Эти маршруты в конечном итоге простирались более чем на четыре тысячи миль в Европу. Таким образом, Центральная Азия стала эпицентром одной из первых волн глобализации, соединившей восточные и западные рынки, породившей огромные богатства и смешавшей культурные и религиозные традиции. Ценные китайские шелка, специи, нефрит и другие товары перемещались на запад, в то время как Китай получал золото и другие драгоценные металлы, слоновую кость и изделия из стекла. Объем перевозок достиг своего пика в первом тысячелетии, под руководством сначала Римской, а затем Византийской империй и династии Тан (618-907) в Китае. Но крестовые походы, а также успехи монголов в Центральной Азии ослабили торговлю в данном регионе, и сегодня страны Центральной Азии экономически изолированы друг от друга.
Однако в 2013 были объявлены планы о возрождении Шелкового пути, так Председатель КНР Си Цзиньпин в сентябре 2013 года выдвинул концепцию «Нового шёлкового пути» под лозунгом «Один пояс - один путь». Эта глобальная стратегия, включающая проекты «Экономический пояс Шёлкового пути» и «Морской Шёлковый путь XXI века», данная стратегия предполагает создание обширной инфраструктурной сети по пути от западных границ Китая через страны Центральной Азии и Иран в Европу. Однако проект «Нового шёлкового пути» («пояс, путь» - в современном варианте) не просто возрождение древнего Шёлкового пути, транспортного маршрута между Востоком и Западом, это скорее масштабное преобразование всей торгово-экономической модели Евразии, и в первую очередь — Центральной и Средней Азии. Она включает в себя множество инфраструктурных проектов. Среди проектов в рамках НШП планируются новые железные дороги и шоссе, морские и воздушные пути, трубопроводы, и вся сопутствующая инфраструктура. По самым скромным оценкам, НШП втянет в свою орбиту 4,4 миллиарда человек — более половины населения Земли. Таким образом, реализация столь масштабного инфраструктурного и социально-экономического проекта подогревает естественный запрос к всестороннему изучению стран и регионов Нового Шелкового пути. В то же самое время демографическая проблема является одной из самых острых в данном регионе, данная территория крайне контрастна и имеет порой противо-
положные демографические проблемы. Так проблема стремительного прироста населения (перенаселение территорий) в развивающихся странах Азии, сочетается со старением и депопуляцией вследствие суженного воспроизводства населения (демографический кризис) в промышленно развитых странах, прежде всего, Западной Европы. Поэтому создание системы индексов демографического развития территории является очень актуальной задачей для данного региона.
зоны «Один пояс - один путь» создана статистическая база данных, которая включила в себя материалы о рождаемости, смертности на 1000 населения, естественном приросте (убыли) и миграционном приросте (убыли) в коридоре прохождения Нового Шелкового пути, который включил в себя территорию 145 регионов из 8 стран - Китая, Монголии, Казахстана, Узбекистана, России и Греции, Италии, Хорватии, с которыми Китай подписал соглашения о сотрудничестве по Шелковому пути [3] (рис. 1). Статистика собиралась для трех лет - 2010, 2015, 2018 гг. Исследование базировалось на официальной статистике стран Евразии [4, 5]. Итогом работы этого этапа стала таблица демографических показателей, адаптированная для работы в ГИС.
Затем данный набор показателей агрегировался в соответствующий социо-демографический индекс с помощью оценочного алгоритма, разработанного ранее В.С. Тикуновым [1997]. Данный алгоритм позволяет получить синтетические характеристики оценок территориальных единиц по единой шкале и ранжировать данные территориальные единицы на основе этих оценок [2].
Материалы и методы исследования
В рамках социо-демографической характеристики
х
■у
m
, i = 1,2,3,..., n;j = 1,2,3,..., т;
число, отклонения от которого имеют содержательный смысл - это могут быть наихудшие или наилуч-
шие значения 7-го показателя с точки зрения их влияния (положительного или отрицательного) в рамках поставленной задачи;
тгк/тпХ - наиболее отличающиеся от х значения показателей;
N - количество исследуемых территориальных единиц;
М - число показателей, использованных для расчетов.
Цель такой нормировки — перевод показателя в отклонение от заданного наилучшего или наихудшего значения. Полученные в результате нормировки значения ограничены отрезком [0, 1].
Часто при построении индексов для агрегирования используют суммирование и осреднение [1]. Но осредняя нескольких показателей, мы неизбежно сводим все множество показателей к среднему уровню. Такой подход ненадежен для оценки, так как, например, если взять индекс общественного здоровья, рассчитываемый на основе показателей ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин и смертности детей в возрасте до одного года, если уровень младенческой смертности превысит критические для общества значения, а остальные показатели будут в пределах допустимого, итоговый индекс покажет удовлетворительную картину, что будет далеко от объективности. Именно поэтому при разработке методики нами использовался метод, базирующийся на расчете евклидовых расстояний до наихудшей единицы (ё0). Это позволяет выделить аномально большие разности, поскольку они возводятся в квадрат. Применение такой меры требует обработки информационного массива по методу главных компонент с целью ортогонализации и «свертки» системы показателей, что также было реализовано в нашем эксперименте. Полученные значения вектора-столбца ё0 интегральных оценочных характеристик для удобства дальнейшего анализа дополнительно нормируются. Величина ё0 варьирует в пределах от нуля до единицы, нуль - соответствует наихудшей комплексной оценке, а единица - наилучшей.
Кроме возможности ранжирования полученных значений индекса, используемый алгоритм позволяет выделять однородные в оценочном отношении группы территорий. Достигается это раз-
Рис. 1. Регионы прохождения Нового Шелкового пути.
биением соответствующих ранжированных значений ряда евклидовых расстояний на однородные ступени. Процедура выделения ступеней многовариантна, в каждом случае получается спектр вариантов объединения территорий в однородные группы при разном их числе. Качество разбиения оценивалось с помощью коэффициентов канонической корреляции, а также коэффициентов неоднородности, что позволяет выбрать один окончательный вариант, оптимальный со статистической точки зрения. Математическое выделение ступеней может быть скорректировано экспертным
Рис. 2. Концептуальная схема создания базы данных
и расчёта данных.
путем, в частности для улучшения восприятия картографического материала.
Полученные наборы данных были экспортированы в ГИС пакет ArcGis 10.8 Связь данных осуществлялась на основании значений общего атрибутивного поля, что позволяет избежать ввода данных вручную и не только экономит время, но и значительно уменьшает возможность ошибки при механическом вводе. В качестве базового приема создания картографических изображений мы пользовались построением бесступенчатых шкал. При таком
представлении особенности территориальной дифференциации проявляются достаточно чётко, легко установить незначительные различия в демографической ситуации соседних регионов, а также выявить подробности различий внутри обобщённых групп [1]. Затем, ввиду невозможности создания визуально-органичных материалов только с помощью инструментов оформления, предложенных в ГИС, был произведен экспорт картографических изображений напрямую в графический редактор, и уже там осуществлялась дальнейшая работа по оформлению изображения. Таким образом, схему проводимых работ по созданию базы данных и картографического материала можно представить следующим образом (рис. 2).
результаты исследования
и их обсуждение
Стоит отметить, что для лучшего анализа были использованы три версии расчета демографического индекса с сохранением постоянными показатели рождаемости и смертности. Так нами были получены следующие результаты. Классификация регионов по первому варианту индекса включала в себя такие показатели как рождаемость, смертность, естественный прирост.
На основании первого варианта расчетов по состоянию на 2010 г. были получены следующие результаты: наилучшей демографической ситуацией обладают регионы Узбекистана, причем данная страна отличается отсутствием какой-либо территориальной дифференциации. Так же к регионам с высокими значениями индекса можно отнести аймаки Монголии, однако в данной стране территориальная дифференциация более выражена, так наибольшие значения индекса наблюдаются в западной и восточной части страны (рис. 3., А). Помимо этого, к странам, содержащим регионы с высокими значениями индекса можно отнести Казахстан, однако главным отличием данной страны от выше перечисленных, заключается в том, что данная страна имеет высокие значения индекса в прибрежных регионах, а также районах приграничных с Узбекистаном, и снижением значений индекса в северо-восточных регио-
нах, приграничных с Россией. При этом к странам с низкой территориальной дифференциацией и относительно благоприятной демографической ситуацией на 2010 год можно отнести Италию, Китай. Так же стоит особо отметить Российскую федерацию так как она обладает самыми большим разбросом значений индекса имея регионы которые входят как в первую пятерку регионов с наибольшими значениями индекса - Чеченская республика и республика Ингушетия, занимая второе и четвертое место среди всех исследуемых регионов соответственно, так и регионы которые по состоянию на 2010 занимают 2 последних места - Тульская и Тверская область, следует так же отметить, что изменения значений демографического индекса на территории данного государства в сторону увеличения происходит по направлению с севера на юг (рис. 3, А). Так же следует отметить дифференциацию территории Хорватии данная страна характеризуется повышенными значениями в регионах с 5 крупнейшими городами страны, в то время как внутренние области страны обладают меньшими значениями индекса, Если проанализировать второй вариант расчета индекса, можно отметить общее уменьшение значений индекса, так если в первом варианте интервал значений находился в диапазоне с 0,16 до 0,77, то во втором варианте интервал составил от 0,15 до 0,51 что говорит о значительно меньшем влиянии миграционного прироста на демографическую ситуацию (рис. 3, Б). Тем не менее, замена одного показателя привела к определенным изменениям территориальной дифференциации индекса. Так в Греции наблюдается картина с преобладанием западных регионов страны над восточными что практически противоположно первому варианту расчетов. В Италии можно говорить о повышенных значениях в северных приграничных регионах, а также регионах на юге страны, в целом можно говорить о улучшении демографической ситуации в данной стране за счет миграционных процессов. Наиболее же заметные изменения произошли на территории России и Монголии. Так сразу можно выделить Ленинградскую и Московскую область России, которые явно демонстрируют большую роль миграции в формировании демографической обстановки данных регионов, что объясняется нахождением в данных субъектах двух крупнейших городов страны - Москвы и Санкт-Петербурга, которые являются мощнейшими акцепторами мигрантов
(рис. 3, Б). Так же четко проявляется граница между югом страны с более высокими значениями индекса и регионами ЦФО с более низкими, так же усиливается территориальная дифференциация регионов Азиатской части страны. При рассмотрении аймаков Монголии территорию страны можно разделить на 3 зоны с более высокими значениями индекса и проходящими между ними полосами из регионов с более низкими значениями показателей, данная картина крайне интересна и нуждается в дальнейшем более детальном рассмотрении. Следует отметить, что наиболее устойчивыми к изменению показателя оказались регионы, Узбекистана и Казахстана в которых наблюдались одни из самых высоких значений индекса в первом варианте расчетов, что указывает на незначительной влияние миграционных процессов на данных территориях, сюда же можно отнести Чеченскую республику и республику Дагестан на юге России. Так же практически неизменным остается картина, наблюдаемая в Хорватии где повышенные значения индекса, наблюдаются в областях крупнейших городов страны. В третьем варианте расчетов большинство регионов осталось в тех же группах что и в первом варианте модели. Это так же подтверждает большую роль естественного движения населения над миграционными процессами, однако следует обратить особое влияние на Ленинградскую и Московскую область России, а также на провинции Китая дифференциация которых становится более выражена (рис. 3, В).
По состоянию на 2015 год на основании первого варианта расчетов отмечается увеличение территориальной дифференциации Италии по сравнению с 2010 годом, так четко прослеживается увеличение значений индекса серных регионов страны, особенно приграничных со Швейцарией и Австрией, а также регионов юго-западного побережья страны. Помимо этого, изменения в территориальной дифференциации произошли в Греции, так особенно выделяются регионы, граничащие с Албанией и Северной Македонией. Территориальная дифференциация Хорватии остается ярко выраженной, однако соответствует мозаике 2010 года. Россия так же остается страной с наибольшей территориальной дифференциацией, однако наблюдается некое улучшение ситуации в регионах ЦФО с ярким выделением Москвы и Московской области, чего не наблюдается в 2010 году. Так же следует отметить улучшение ситуации в
регионах восточной Сибири и Дальнего востока. При этом отмечаются стабильно высокие показатели республик СКФО, так же стоит отметить явное улучшение демографической ситуации не только в республиках, но и остальных регионах юга страны. Стоит отметить определенные изменения в аймаках Монголии, группа из 4-х приграничных аймаков с высокими значениями индекса сохранилась без изменений, однако появилась тенденция к улучшению демографической ситуации в оставшихся приграничных аймаках, при этом внутренняя часть имеет наиболее высокие индекса лишь в крупных городах, что указывает на процесс улучшения демографической ситуации, который происходит по направлению из центра к периферии. Данная картина интересна и нуждается в дальнейшем в более детальном изучении (рис. 4, А). Территориальная дифференциация регионов Казахстана остается в целом стабильной, с улучшением ситуации в северо-восточных регионах. Наиболее же стабильными являются регионы Узбекистана и Китая, которые остаются в том же положении что и в 2010 году. Картина, полученная при создании материалов иллюстрирующих второй вариант расчетов, указывает на сохранение основных тенденций, заданных в первом. Однако стоит отметить уменьшение территориальной дифференциации Италии при этом с явным преобладанием северных регионов страны, так же сохранение мозаики регионов Греции и Хорватии (рис. 4, Б). В России так же сохраняется полоса более высоких значений на юге страны по сравнению с регионами ЦФО. А также наблюдается некое ухудшение ситуации в регионах Дальнего Востока. При этом так же четко выражены повышенные показатели индекса в Ленинградской и Московской области, данный процесс обуславливается причинами, описанными выше. На территории Монголии миграционные процессы так же направлены к приграничным аймакам, при этом центральная часть страны имеет сниженные значения показателя. По-прежнему наиболее стабильными являются провинции Китая и Узбекистана, данные регионы образуют устойчивую картину вне зависимости от вида изменяемого показателя, но при этом в данную группу по состоянию на 2015 год можно отнести также регионы Казахстана (рис. 4, Б). Рассматривая третий вариант расчетов можно увидеть, что полученная картина наиболее соответствует первому варианту расчётов, что так же указывает на определяю-
щую роль естественного прироста в формировании демографической ситуации региона (рис. 4, В).
По состоянию на 2018 год на основании первого варианта расчетов получены следующие результаты - в целом картина соответствует процессам, описанным по состоянию на 2015 год, однако происходит территориальная дифференциация территории Узбекистана, а также выравнивание значений индекса во внутренних Монголии. В целом же картина, наблюдаемая в рисунке остальных стран и их регионов волне сопоставима с предыдущем годом исследования (рис. 5, А). Во втором варианте расчетов наблюдается ситуация, схожая с 2015 годом, однако так же наблюдается возникновение дифференциации территории Узбекистана чего не наблюдалось ранее. Так же по сравнению с 2015 увеличились значения в Ленинградской области России (рис. 5, Б). При этом основные направление повышенных значений индекса на территории Монголии снова направлены в сторону западных и восточных регионов. Третий же вариант расчетов так же соответствует общим тенденциям, описанным ранее, так же происходит дифференциация территории Узбекистана при чем данный процесс одинаков во всех вариантах расчетов. Этого не наблюдалось ранее и нуждается в дальнейшем более детальном изучении. Так же по сравнению с 2015 г. несколько улучшается демографическая ситуация в Ленинградской области России. При этом наиболее стабильно выглядят регионы Казахстана и провинции Китая, данные регионы не находятся в одних и тех же группах во всех трех сценариях расчетов (рис. 5, В). Таким образом, описанная картина указывает на стабилизацию демографической ситуации в 2018 г. после ее улучшения в 2015 г.
Выводы
Таким образом, в результате проведенного исследования был собран статистический материал и создана база данных, для оценки демографической ситуации в странах Нового Шелкового пути и их регионах. Разработаны различные варианты демографического индекса. В результате проведенного анализа нами были сделаны следующие выводы
была выявлена преобладающая роль естественного прироста в формировании демографической ситуации данного региона;
существенное улучшение демографической ситуации в 2015 году по сравнению с 2010 и стабилизация ситуации в 2018 с общим сохранением тенденций, заданных в 2015 году;
были выявлены основные особенности изменения территориальной дифференциации демографического индекса исследуемой территории в 2010 2015, 2018 гг.;
были выявлены наиболее интересные территории для детальных исследований;
так же на основании представленных материалов можно оценить роли миграционного и естественного прироста при формировании демографической ситуации исследуемой территории.
При этом работа наглядно проиллюстрировала анализ взаимодействия показателей естественного и миграционного прироста, в формировании демографической ситуации стран Нового Шёлкового пути и их регионов. В целом работа показала эффективность применения данного алгоритма и различных сценариев построения демографических индексов с целью их последующего анализа.
Библиографический список
1. Игонин, А.И., Тикунов B.C. Многовариантное математи-ко-картографическое моделирование демографической характеристики регионов России и Европы / А.И. Игонин,
B.C. Тикунов // Геодезия и картография. 2019. Т. 80. № 11.
C. 26-36.
2. Tikunov V.S., Chereshnya O.Yu. (2016) Public Health Index in Russian Federation from 1990 to 2012. Social Indicators Research, Springer Netherlands, v. 129, issue 2. pp. 775-786.
науки о земле
демографическая характеристика зоны прохождения нового Шелкового пути Тикунов B.C., Гайдуков В.Р.,
3. Comprehensive planning of Eurasian transport corridors to strengthen the intra- and inter-regional transport connectivity. The Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP) UN. Bangkok, 2017. 202p.
4. International Labour Migration Statistics Database in ASEAN (ILMS) // The Asia Pacific Migration Network (AP Migration) [электронный ресурс]. URL: http://apmigration.ilo.org/asean-labour-migration-statistics (дата обращения 18.05.2021)
5. Database // Eurostat [электронный ресурс]. URL: https:// ec.europa.eu/eurostat/web/main/data/database(дата обращения 10.05.2021)
References
1. Igonin, A. I., Tikunov, V. S. Multivariant mathematical and cartographic modeling of the demographic characteristics of the regions of Russia and Europe / A. I. Igonin, V. S. Tikunov // Geodesy and Cartography. 2019. Vol. 80. No. 11. p. 26-36.
2. Tikunov V.S., Chereshnya O.Yu. (2016) Public Health Index in Russian Federation from 1990 to 2012. Social Indicators Research, Springer Netherlands, v. 129,issue 2, pp. 775-786.
3. Comprehensive planning of Eurasian transport corridors to strengthen the intra- and inter-regional transport connectivity. The Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP) UN. Bangkok, 2017. 202 p.
4. International Labour Migration Statistics Database in ASEAN (ILMS) // The Asia Pacific Migration Network (AP Migration) [электронный ресурс]. URL: http://apmigration.ilo.org/asean-labour-migration-statistics (дата обращения 18.05.2021).
5. Database // Eurostat[Электронный ресурс]. URL: https:// ec.europa.eu/eurostat/web/main/data/database (дата обращения 10.05.2021)
благодарности
Статья подготовлена при поддержке Российского научного фонда (проект № 20-47-01001).
ACKNOWLEDGMENTS
The article was prepared with the support of the Russian scientific fund (project No. 20-47-01001).
Поступило в редакцию 20.05.2021, принята к публикации 05.06.2021
Об авторах
Тикунов Владимир Сергеевич, доктор географических наук, профессор географического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия. Телефон: (495)9391339; E-mail: vstikunov@yandex.ru. Севастопольский государственный университет, ул. Университетская, 33; 299053 Севастополь.
Гайдуков Владислав Романович, аспирант, кафедры географии мирового хозяйства, географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Телефон: +7 (988) 092-59-47. E-mail: gayd.vladislav2013@yandex.ru
About the authors
Tikunov Vladimir Sergeevich, Doctor of Geographical Sciences, Professor of the Faculty of Geography Lomonosov Moscow State University, Leninskie Gory, 1, 119991, Moscow, Russia, Phone: (495)9391339; E-mail: vstikunov@yandex.ru. Sevastopol State University, ul. Universitetskaya 33, 299053 Sevastopol, Russia Gaydukov Vladislav Romanovich, PhD Student, Department of World Economy Geography, Faculty of Geography, Lomonosov Moscow State University. Phone: +7 (988) 092-59-47. E-mail: gayd.vladislav2013@yandex.ru
