Определение границ городских агломераций России: создание модели и результаты Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ГОРОДСКИХ АГЛОМЕРАЦИЙ

РОССИИ: СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ И РЕЗУЛЬТАТЫ

Александр Райсих

Статья является продолжением статьи (Райсих 2020), где была сформулирована проблема определения границ городских агломераций или делимитации городских агломераций, исходя из мирового опыта. При этом было подчеркнуто, что методика оценки границ городских агломераций должна быть основана, с одной стороны, на доступных для всех стран исходных данных, а с другой - на накопленном мировом опыте с обеспечением приемлемого приближения ко многим уже применяемым моделям делимитации.

Целью настоящей статьи является выработка и апробация модели делимитации городских агломераций, основанной на международном и отечественном опыте и подходящей для условий России и иных стран мира.

На основании доступных данных были проанализированы результаты применения различных методик делимитации городских агломераций, выявлены их преимущества и недостатки. В итоге была предложена авторская модель делимитации городских агломераций. Сделанная на ее основании оценка состава и границ городских агломераций России показала достаточно высокую степень приближения к уже существующим моделям делимитации городских агломераций (которые, как правило, построены на использовании исходных данных, не оцениваемых статистическими органами большинства стран мира, включая Россию).

Ключевые слова: городская агломерация, делимитация городских агломераций, ядро агломерации, урбанизированный ареал, метрополитенский ареал, объединенный метрополитенский ареал.

В России 42% населения проживают в городах, насчитывающих свыше 250 тыс. жителей, и еще 17% проживают в зонах функционального влияния этих городов1. Таким образом, около 60% общего числа жителей страны сосредоточены на этих высокоурбанизированных территориях.

В настоящее время становится необходимым комплексное развитие таких территорий, называемых городскими агломерациями. Прилегающие к крупным городам территории с расположенными на них поселениями - наиболее подготовленный для градостроительного освоения резерв, что объясняется близостью социально-экономических ресурсов города-центра, развитостью сети инженерных и транспортных коммуникаций, сохранившимися пространственными резервами роста и др. (Малоян 2012).

Александр Эдуардович Райсих (reisig@mail.ru), независимый эксперт, Россия. Статья поступила в редакцию в мае 2020 г.

1 Оценка автора на основе методики оценки метрополитенских ареалов, изложенной в данной статье и данных (Росстат 2020).

В зарубежных странах применяются различные понятия и методики, определяющие понятия «городские агломерации». Но их можно четко структурировать по применению двух основных подходов, можно сказать, двухэтапного подхода к определению городских агломераций:

1) морфологического для выделения ядра агломерации - непрерывной зоны населенных пунктов (или частей населенных пунктов);

2) функционального для выделения всей городской агломерации, определяемой как область взаимодействия между ядром агломерации и периферией агломерации (т.е. остальной области городской агломерации за исключением ее ядра), состоящей из соседних муниципалитетов (частей муниципалитетов), которые демонстрируют значительную взаимосвязь с ядром.

Ранее условились (Райсих 2020), что для различения ядра агломерации и всей городской агломерации будем использовать наиболее распространенные термины -урбанизированный ареал (УА) для ядра агломерации и метрополитенский ареал (МА) для городской агломерации.

До недавнего времени термин «городские агломерации» в нормативно-правовых актах России не был определен. С принятием Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г.2 было введено два термина городских агломераций: крупные и крупнейшие городские агломерации. К первым относится «совокупность компактно расположенных населенных пунктов и территорий между ними с общей численностью населения 500 тыс. человек - 1000 тыс. человек, связанных совместным использованием инфраструктурных объектов и объединенных интенсивными экономическими, в том числе трудовыми, и социальными связями», а ко вторым - то же самое, только с общей численностью населения свыше 1 млн человек. Можно заметить, что приведенные определения опираются на функциональный подход, но, в отличие от определений близких к ним метрополитенских статистических ареалов (MSA) США или функциональных урбанизированных ареалов (FUA) Евросоюза3, не содержат в себе количественных критериев маятниковой трудовой миграции (МТМ). Но это и понятно -официальная статистика по МТМ в России отсутствует.

Основная проблема в определении городских агломераций состоит не в поиске приемлемого определения того, что такое городская агломерация, является ли определенное скопление населенных пунктов городской агломерацией, а в критериях определения границ городских агломераций, основанных на объективных, доступных критериях и показателях. Как объект градостроительного проектирования агломерация должна иметь границы, соответствующие цели ее создания как комплексообразующей системы (Малоян 2012).

2 Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации №207-р от 13 февраля 2019 г. URL: http://static.government.ru/media/iiles/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf

3 Подробно о методах расчета MSA и FUA см. (Райсих 2020).

Государствами применяются различные критерии делимитации урбанизированных ареалов (УА) (Райсих 2020):

1) критерий минимально допустимой плотности населения - включаются смежные ячейки квадратной или квартальной4 сетки с плотностью выше предельной (Швейцария, Евросоюз в целом по европейским странам, а также в странах, применяющих еще и критерий максимально допустимых разрывов по автодорогам);

2) критерий максимально допустимых разрывов между зданиями - измеряется расстояние по прямой линии (скандинавские страны, Англия и Уэльс, Франция);

3) критерий максимально допустимых разрывов между застройкой вдоль автодорог -определяются минимальные разрывы между границами застройки вдоль нескольких вариантов автодорог (США, Канада, Австралия).

Необходимо отметить, что основная трудность в применении критериев делимитации УА к российским городам состоит в отсутствии статистических данных по жилым районам и кварталам крупных городов численностью хотя бы 5-10 тыс. человек, которые могут являться строительными блоками для формирования УА. Административные районы крупных российских городов, за исключением Москвы и Санкт-Петербурга, построены, как правило, по секторальному принципу с примерно равной численностью населения от 100 до 300 тысяч человек. Население небольших удаленных районов города при этом не выделяется. Этим можно объяснить практически полное отсутствие работ по делимитации УА среди отечественных исследователей. При этом делимитация городских агломераций (МА) в работах отечественных ученых определяется исходя из изучения функциональных зависимостей центрального города в административных границах, а не урбанизированного ареала, с периферией агломерации (Райсих 2020).

Критерии делимитации городских агломераций, предложенные отечественными учеными

Советскими и российскими учеными проведены многочисленные исследования вопросов, связанных с делимитацией метрополитенских ареалов (МА), базирующиеся на применении функционального подхода к городским агломерациям. В рамках этого подхода можно выделить следующие основные критерии делимитации МА:

1) интенсивности маятниковой трудовой миграции (МТМ);

2) транспортной доступности;

3) гравитационный.

Критерий интенсивности МТМ, как было показано ранее (Райсих 2020), фактически является единственным применяемым зарубежными статистическими ведомствами для

4 Ограниченные дорогами или природными объектами кварталы застройки. 56

делимитации МА. Для включения административной единицы в МА необходимо ее соответствие прямому5 или обратному6 критерию маятниковой миграции.

В России широкое применение критерия интенсивности МТМ пока невозможно из-за отсутствия сколько-нибудь реальных (и публикуемых) статистических данных. Определенную информацию, по-видимому, сможет предоставить предстоящая всероссийская перепись населения 2020 г. В ее утвержденных бланках впервые с 1970 г. появилась серия вопросов о трудовой маятниковой миграции7.

С опубликованием результатов переписи (ориентировочно в 2023 г.) у широкого круга исследователей появятся первичные статистические данные, в том числе для делимитации городских агломераций по критерию интенсивности МТМ. Пока же работы отечественных исследователей по данному вопросу связаны с оценкой величины МТМ по отдельным российским агломерациям замещающими методами.

Так, Ю.Ю. Шитова и Ю.А. Шитов (2016) оценивали величину МТМ Московской агломерации как результат миллионов индивидуальных передвижений от места жительства до места работы, которые в свою очередь определялись на основе информации по ИНН работодателей по данным пенсионного фонда РФ, налоговой службы и реестров по российским фирмам и компаниям. А.Г. Уляева, Л.И. Мигранова (2017) при оценке Уфимской агломерации скорректировали оценку трудовых мигрантов, вычитая из численности трудоспособного населения среднегодовую численность работников организаций, числа женщин, находящихся в декретном отпуске (условно приравнивая к численности детей, родившихся в текущем году), числа потенциальных студентов (условно - население от 18 до 23 лет), число занятых в малом и среднем бизнесе, безработных и численности убывшего населения трудоспособного возраста (последнее рассчитывалось, исходя из доли убывших в суммарном населении).

К Московскому урбан-форуму 2017 была проведена оценка ряда агломераций на основе анализа больших данных (Big Data)8. В качестве критерия были использованы данные мобильных операторов "большой тройки" («Билайн», «МТС», «Мегафон») о биллинге абонентов. Авторы методики определяли границы агломераций Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга, Новосибирска, Казани и еще ряда городов по критерию 15% прямой миграции, но не указали период замеров (вероятно, не меньше недели). В результате площадь Московской агломерации получилась равной 26 тыс. км2, затронув даже восток Смоленской области и тем самым многократно превышая по площади любую другую сопоставимую по населению агломерацию в мире (Шанхай, Лондон, Париж, Нью -Йорк, Токио).

5 Минимально допустимая доля трудоспособного населения административной единицы периферии агломерации, работающего в ядре агломерации или в остальных административных единицах агломерации.

6 Минимально допустимая доля рабочих мест в составе административной единицы периферии агломерации, на которых работают жители других административных единиц агломерации.

7 URL: https://gks.ru/storage/mediabank/rasp08112019-%202648-%D1%80.pdf (дата обращения 12.05.2020).

о

Акишин А. (2017). 3 часа на дорогу до работы: исследование московской агломерации. URL: https://zen.yandex.ru/media/strelkamag.com/3-chasa-na-dorogu-do-raboty-issledovanie-moskovskoi-aglomeracii-5a149944865165a7e788fbc4 (дата обращения 12.05.2020).

А.Г. Махрова и Р.А. Бабкин (2018) с использованием аналогичных данных провели оценку фактического населения Москвы и пригородов в летний / осенний выходной / рабочий день в рабочее / нерабочее время по четырем зонам в городе и четырем в области в зависимости от удаленности от центра, а также по четырем секторам пригородной зоны (север, восток, юг, запад). Для делимитации городских агломераций здесь может представлять интерес выявленная картина миграций9: первый (ближайший) пояс Московской области и новой Москвы характеризуется существенными суточными колебаниями МТМ (17%), второй пояс - превышением недельных колебаний МТМ над суточными (18-27% против 11%), третий пояс - еще большими недельными колебаниями МТМ (35%) и огромными сезонными (75%) и почти незаметными суточными (5%), четвертый пояс - ослабеванием всех видов пульсаций (26% - сезонные, 25% - недельные, 3% - суточные). Соответственно, муниципалитеты с похожей картиной МТМ могут включаться в тот или иной пояс агломерации.

Ю.Ю. Шитова, Ю.А. Шитов, В.В. Власов (2019) также на основании данных «большой тройки» мобильных операторов о биллинге абонентов провели оценку потерь времени при пользовании общественным транспортом в Московской агломерации в зависимости от удаленности от центра Москвы, времени и дня недели поездки, что может применяться для определения границ Московской агломерации.

Критерий транспортной доступности считался основным до сбора статистическими ведомствами информации о величинах МТМ. Он состоит в определении изохрон времени доступности от центра агломерации, т. е. линии, соединяющей точки на земле с одинаковой временной доступностью от центра (агломерации). В СССР, а потом в России, этот метод получил наиболее широкое распространение.

В СССР были разработаны две основные методики по делимитации городских агломераций с помощью этого критерия: 1) методика Института географии АН СССР; 2) методика ЦНИИП градостроительства.

Методика института географии (ИГ) АН СССР (Лаппо 1978) состоит из следующих этапов: 1) последовательно в порядке уменьшения населения отбираются города с населением не менее 250 тыс. человек - кандидаты на ядра агломераций; 2) определяются города и поселки городского типа (пгт) в пределах 2-часовой доступности от ядра агломерации и в пределах 0,5-часовой доступности от больших и средних городов на периферии городской агломерации; 3) проверяются на развитость агломерации по коэффициенту развитости

Кразв = Р*(М*т + Ы*п), (1)

где Р - людность городской агломерации, млн чел.10; М и N - количество городов и пгт соответственно; т и п - доли в суммарной численности населения агломерации городов и пгт соответственно.

9 Авторы критерии делимитации не предлагали.

10 Под «людностью городской агломерации» авторы методики понимают численность населения главных городов агломерации, превышающих 250 тыс. человек.

Для признания агломерации сформированной Кразв должен быть не меньше 1,0.

Одно из очень уязвимых мест в этой методике, по нашему мнению, связано с использованием статуса населенного пункта. Поселки городского типа (пгт) в постсоветское время массово и по-разному в различных регионах страны переводились в сельские населенные пункты. При этом нормативно установленные критерии, что есть город, а что - пгт, в России отсутствуют. Так, численность населения самого крупного (на 1 января 2020 г.) сельского населенного пункта (станица Каневская, Краснодарский край) составляет 44 тыс. жителей (44,4 тыс. человек по данным Всероссийской переписи населения 2010 г. (Росстат 2010), 44,0 тыс. человек - оценка на 1 января 2020 г.), численность населения самого маленького города - 405 жителей (Иннополис в Татарстане) (Росстат 2020), а пгт - еще меньше.

На этот недостаток обращали внимание и сами авторы методики (Лаппо, Полян, Селиванова 2007). Представляется, что возможно оценивать развитость агломераций через категорию «населенный пункт» (вместо город или пгт) или, что еще лучше, через категорию урбанизированных ареалов (УА). К примеру, вместо городов учитывать УА численностью населения свыше 20 тыс. жителей, а вместо пгт - УА численностью от 5 до 20 тыс. жителей. Таким образом, получится усовершенствованная методика оценки развитости агломераций, не зависящая от статуса и границ населенных пунктов.

Методика ЦНИИП градостроительства (Листенгурт 1975) схожа с методикой ИГ АН СССР, но вместо коэффициента развитости для проверки состоятельности агломерации используются коэффициент агломеративности (отношение плотности сети городских поселений к среднему кратчайшему расстоянию между ними) и индекс агломеративности (отношение численности городского населения внешней зоны к городскому населению всей агломерации). Кроме того, не используются 0,5-часовые изохроны от городов на периферии агломерации.

На основе этих двух методик П.М. Полян, И.Н. Заславский и Н.И. Наймарк (1988) предложили унифицированную методику делимитации городских агломераций, состоящую из следующих этапов: 1) отбираются города - потенциальные центры агломераций с численностью населения свыше 100 тыс. человек; 2) устанавливается зона потенциального действия агломерационных связей: 2-часовая (брутто) изохрона транспортной доступности центра, совмещенная с 0,5-часовой изохроной от больших и средних городов, расположенных на периферии; 3) если при этом во внешней зоне окажется не менее двух городских поселений и система успешно преодолеет тест на развитость (Кразв), то выделенную систему поселений следует отнести к разряду сложившихся городских агломераций.

Необходимо отметить, что задача оценки развитости агломераций, применяемая в описанных выше методиках, во многих исследованиях если и рассматривается, то рассматривается как второстепенная по отношению к задаче делимитации городских агломераций (Пузанов, Попов 2017). На наш взгляд, тут нет противоречий: первоначально должна быть проведена делимитация городских агломераций по объективным критериям морфологического и (или) функционального подхода - т. е. надо определить, какие границы должны быть при прочих равных условиях, а не императивно задавать границы

административным подходом. Тогда и сравнение агломераций по их развитости, выявление дисбалансов развития различными методами и с использованием различных показателей, прежде всего, экономических11, будет объективнее.

Российскими учеными при оценке отдельных агломераций использовались различные методы. А.И. Стрельников, О.С. Семенова (2010) осуществляли оценку границ Красноярской агломерации путем замеров интенсивности транспортного движения различными видами транспорта между населенными пунктами агломерации в период пиковой маятниковой миграции и определяли границы агломерации в местах резкого падения интенсивности движения.

Делимитация границ Екатеринбургской агломерации, проведенная Н.Р. Ижгузиной (2014), осуществлялась путем первоначальной оценки границ по 0,5-, 1-, 1,5- и 2-часовым изохронам, причем время было переведено в расстояние, исходя из средней скорости движения 75 км/ч, а затем на основе изучения интенсивности движения общественного транспорта была выбрана 1 -часовая изохрона. Подобную методику для Уфимской агломерации применила А.Г. Уляева (2016), когда оценивала время транспортной доступности для районов, проверяемых на включение в агломерацию, как отношение среднего расстояния от ядра агломерации до центра района и от ядра агломерации до наиболее отдаленного поселения района к средней скорости движения на автомобиле.

Серьезную работу по определению границ городской агломерации на примере Санкт-Петербурга провели М.Е. Монастырская и О.А. Песляк (2019). Границы агломерации устанавливались по границам муниципальных образований и определялись последовательно по четырем методам:

1) по критерию транспортной доступности: от 60 - 90 - 120 минут соответственно;

2) по критерию слитности застройки (морфологический критерий): 200 - 250 - 500 метров расстояние между застройкой соответственно, при этом к застроенным территориям относили жилые и промышленные территории, парки, сады, скверы, кладбища, аэропорты, дороги, водные объекты, берега которых сообщаются друг с другом посредством мостов или паромов;

3) по «демографическому» критерию - по плотности расселения, превышающей среднюю величину плотности муниципального образования и без разрывов;

4) на основе функциональных связей (изучение маятниковой миграции) - включаются

муниципальные образования, более 10% численности населения которых являются

12

трудовыми маятниковыми мигрантами12.

11 Наиболее полный анализ методик оценки развитости агломераций с предложением собственной методики, включая индикаторы дисбаланса, и апробированием на 4 российских агломерациях проведен Институтом экономики города (Пузанов, Попов 2017).

12 Так как официальные данные о доле маятниковых трудовых мигрантов отсутствуют, авторы оценивали ее на основе двух первичных данных из следующих (каких - не указано): 1) официальных деперсонализированных данных государственных органов власти (Пенсионный фонд РФ, Федеральная налоговая служба) об официальной регистрации граждан и официальном месте работы; 2) данных социологических опросов; 3) данных о количестве отправленных пассажиров по железнодорожным станциям пригородных направлений железной дороги; 4) данных о локализации активности в сетях

Отметим в данной работе смешение всех перечисленных выше используемых подходов и критериев: 1 и 4 - это функциональный подход, описывающий агломерацию, т.е. МА, включающий ядро агломерации и ее периферию, 2 и 3 - морфологический, описывающий только ядро агломерации, т. е. УА. Соответственно, площадь агломерации при применении морфологического подхода оказалась меньшей, чем при использовании функционального подхода.

Г.С. Юсин с коллегами (Юсин, Раев, Алексеева 2015) оценил количество российских агломераций численностью 100 тыс. человек и более, однако методика делимитации в тексте отсутствует, впрочем, как и состав агломераций (кроме 17 агломераций-миллионников). Состав приведенных в тексте агломераций-миллионников неясен (это тем более так, ибо не показана методика этого выделения): наличествует Владивостокская агломерация, в которую включена Находка, расположенная на расстоянии 180 км от Владивостока. При этом отсутствует Краснодар, только в городском округе которого более 1 млн жителей - и это без пригородов, образующих с Краснодаром слитную застройку.

Подход, основанный на критерии транспортной доступности, принят и в Обосновывающих материалах (Минэкономразвития 2018) к Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г.13 Крупные агломерации в Стратегии были определены как агломерации с численностью населения в центральном городе (ядре) не менее 500 тыс. человек и транспортной доступностью от окраин городской агломерации до ее ядра 1,5 часа (2 часа - для Московской и Петербургской агломераций). Приведен был состав агломераций и их визуализация.

Е.В. Антонов и А.Г. Махрова (2019) осуществили делимитацию границ с их визуализацией для крупных российских агломераций свыше 500 тыс. жителей по четырем вариантам:

1) минимальный, когда в состав агломерации включаются только муниципальные образования (МО), граничащие с ядром агломерации;

2) базовый, исходя из локализации большей части населения МО в пределах 2-часовой

14

изохроны транспортной доступности от ядра14;

3) расширенный, исходя из локализации хотя бы части населения МО в пределах 2-часовой изохроны транспортной доступности от ядра;

4) максимальный - по экономическим микрорайонам (ЭМР) Е.Е. Лейзеровича (Лейзерович 2010).

Варианты 2 и 3 характеризуют применение критерия транспортной доступности. Вариант 1 формально можно отнести к морфологическому подходу, хотя он применяется к

мобильной связи; 5) данных геопространственной привязки информации из социальных сетей и интернет-приложений.

13 Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации № 207-р от 13 февраля 2019 г. URL: http://static.govemment.ru/media/files/UVAlqUtT08o60Rkto0Xl22JjAe7irNxc.pdf

14 Получившиеся границы агломераций, за небольшими исключениями, соответствуют границам агломераций, указанных в Обосновывающих материалах Стратегии пространственного развития на период до 2025 г. (Минэкономразвития 2018).

скоплениям зданий, а не к МО, и из-за больших площадей МО его применение даёт очень противоречивые результаты. Делимитация границ агломераций по экономическим микрорайонам (вариант 4), на наш взгляд, методологически не обоснована, так как ЭМР покрывают всю территорию страны и являются зонами преимущественного влияния центра агломерации вне зависимости от расстояния до ядра. Соответственно, сомнению может быть подвергнут вывод, что они являются аналогами американских MSA. Заметим, правда, что Московский ЭМР Лейзеровича существенно меньше 2-часовой изохроны, и его границы находятся между минимальным и базовым вариантами.

Резюмируя, необходимо отметить некоторые недостатки использования критерия транспортной доступности для делимитации городских агломераций:

• параметры интенсивности движения и среднего времени передвижения на общественном транспорте - по многим городам сложно найти актуальные расписания и, следовательно, правильно их оценить;

• при оценке среднего времени передвижения на личном автотранспорте большое значение приобретает скорость движения на автодорогах вследствие пробок;

• оценка в минутах/часах на преодоление одного и того же расстояния может существенно отличаться для агломераций в разных странах и частей одной страны из-за недоучета ряда дорог в платформах «Яндекс.Карты» или «Google.Maps». Поэтому для широкого применения методики делимитации к агломерациям разных стран эффективнее использовать расстояние;

• дискретность методики, характеризующаяся скачкообразным увеличением размеров агломерации в случае роста населения ядра агломерации сверх порогового уровня.

Гравитационный критерий состоит в применении к делимитации городских агломераций гравитационной модели Рейли-Конверса (Лимонов 2014: 133). В ней сила взаимодействия жителей периферийной зоны с центром притяжения (ядро) уменьшается в степенной зависимости по мере удаления от центра притяжения. При достижении определенного предельного расстояния, рассчитываемого от центра (центральной точки) агломерации, сила притяжения ядра городской агломерации уже будет не столь существенной и агломерационный эффект практически перестанет действовать. Поэтому можно считать, что любые точки, расположенные дальше этого предельного расстояния, уже не входят в агломерацию. Таким образом, итоговая модель зависимости имеет следующий вид:

Lj = \fxTpj или Lj = к* [Nj (2)

где Lj - предельное расстояние агломерации, км; Р£, Nj = Pj/1000 - население урбан-ареала (или главного города) j, образующего метро-ареал, чел. и тыс. чел. соответственно; x, k -коэффициенты; v - показатель степени.

Показатель степени v может принимать различные значения для различных задач: исторически v = 2 из формулы закона всемирного тяготения, а например, в работе (Жиро 1960) v = 6 для области выбора продуктов питания, v = 2,7 для области выбора промышленных товаров (Занадворов, Занадворова 2003: 129). Применительно к нашей

задаче можно говорить о допустимой области выбора места работы, исходя из места жительства и (или), наоборот, выбора места жительства, исходя из места работы.

Гравитационную модель для делимитации городских агломераций в зависимости от численности населения главного города агломерации при V = 3 предлагали Ю.Л. Пивоваров (2002) по формуле (3) и С.Н. Соколов (2015) по формуле (4) применительно к агломерациям Ханты-Мансийского автономного округа - Югра.

= урГ/4 или = 6,3 * 3/Ц (3)

Ь, = \fPjf2 или = 7,9 * Щ (4)

где ^ - зона влияния города у, км; PJ - население города у, чел.; Ц - население города у, тыс. человек.

Ю.Л. Пивоваров исходил из оценки зон влияния в 25 км для смежных городов численностью населения 50 тыс. жителей и более. По такой формуле получается зона влияния для 1-миллионного города в 63 км, для 5-миллионного Санкт-Петербурга в 108 км, 12-миллионной Москвы в 144 км. На наш взгляд, для крупнейших городов размеры агломерации получаются слишком большими.

При применении формулы (4) С.Н. Соколова оказывается, что в Московскую агломерацию необходимо включать Тверь, Тулу и Калугу, а Рязань и Владимир - нет, что вызывает много вопросов.

В литературе встречалось предложение определять предельное расстояние агломерации, при котором плотность населения внутри окружности, очерчивающей агломерацию, составит 100 чел./км2 15 (Нефедова, Аверкиева, Махрова 2016: 52), что эквивалентно формуле:

^ = или ^ = 1,78* Щ (5)

При применении формулы (5) в агломерацию Москвы будут включены все 5 ближайших областных центров, а для города с населением 50 тыс. человек получится расстояние агломерации в 12 км, тогда как расстояние от центра до окраин многих таких городов больше.

На наш взгляд, гравитационный критерий может служить хорошим методом для проверки результатов применения различных критериев в разных странах. Исходя из площади агломерации у, можно рассчитать среднее предельное расстояние по прямой от центра агломерации Еу и исследовать степенную зависимость среднего предельного расстояния от населения агломерации Qj:

Щ = = ^(Ь/п) *Щ = к*^ (6)

где Sj = Ь * площадь агломерации (МА)у', км, находящаяся в степенной зависимости

' Необходимо отметить, что учитывается население только главного города.

от населения этой же агломерации (МА) Qj, тыс. чел.; x, к = \Jbfn - коэффициенты; = 2*у - показатели степени.

В заключение обзора критериев делимитации городских агломераций с применением функционального подхода хотелось бы отметить, что критерий интенсивности МТМ является предпочтительным к применению, когда есть официальные статистические данные о размерах маятниковой трудовой миграции из одного муниципалитета в другой. При их отсутствии применяют иные критерии: транспортной доступности и гравитационный. Однако в то время как критерий интенсивности МТМ показывает существующую картину взаимодействия, гравитационный и транспортной доступности - теоретическое оптимальное взаимодействие, важное для экономического, производственного и транспортного планирования, но не описывающее текущую (и возможно быстро меняющуюся) ситуацию. Таким образом, одновременное применение обоих методов (гравитационный или транспортной доступности и интенсивности МТМ) позволяет оценить существующие и перспективные проблемы и дисбалансы в формировании рынков труда, размещении социальных служб, исходя из транспортной доступности и др.

Выбор модели делимитации урбанизированного ареала

Исходя из поставленной цели определить доступную модель делимитации, дающую достаточно достоверные результаты, интересным, с практической точки зрения, видится опыт США по делимитации урбанизированных ареалов (Райсих 2020). На основании проанализированного опыта и имеющихся данных предлагается следующая модель делимитации урбанизированных ареалов (УА):

1) определяются скопления строений (домов, зданий и сооружений) на расстоянии не более 100 м до ближайшего строения (в упрощенном виде это область сплошной застройки населенных пунктов);

2) величина разрывов в застройке с обеих сторон автомобильной дороги16 между скоплениями строений не должна превышать:

• единичный разрыв - не более 2 км17 с учетом исключений территорий, которые невозможно застроить18 или не более 5 км без исключения таких

19

территорий19;

• минимальные суммарные разрывы по одной из не более чем пяти выбранных дорог - не более 5 км20 с учетом исключения территорий, которые невозможно застроить, при расчете от скопления строений с

16 Дороги с паромными переправами не принимаются в расчет.

17 Как в Канаде; в США - 0,5 мили, в Австралии - 1,5 км.

18 Мосты и гидротехнические сооружения (дамбы, плотины), дороги, к которым примыкают объекты транспортной инфраструктуры (аэропорты, железнодорожные станции, АЗС, автостоянки), а также кладбища, обустроенные городские парки, стадионы.

19 В США - 6 миль (9,7 км).

20 В США - 4 мили (6,4 км), в остальном соответствует критериям, принятым в США.

наибольшей численностью населения или от скопления, численность жителей которого превышает 50 тыс.;

3) после этого границы УА корректируются по границам населенных пунктов, более 50% населения которых проживает в скоплениях, включенных в УА, за исключением частей населенных пунктов, образующих самостоятельные УА численностью более 5 тыс. жителей или единичный разрыв в застройке до которых составляет более 10 км.

Дополнительную сложность расчета урбанизированных ареалов в России создает несоразмерность административно-территориального деления низового уровня: постоянно идущий процесс укрупнения поселений, ликвидация поселений вследствие преобразования муниципальных районов в городские округа, наличие огромных разрывов между частями одного города, доходящих до 100 км21. Даже если выбрать поселения в качестве «строительных блоков» для формирования УА там, где они еще существуют, то максимальные разрывы между границами населенных пунктов, входящих в одно поселение, составляют десятки, а то и сотни километров. Следовательно, в качестве «строительных блоков» для формирования УА необходимо использовать населенные пункты. При этом нами, с целью упрощения оценки множества УА при небольшой погрешности, было принято допущение объединения населенных пунктов, наиболее близко расположенных друг к другу, если их общая численность составляет менее 100 человек. А для объективности оценки УА города (или административных районов города) с удаленными микрорайонами приходилось оценивать численность населения этих удаленных микрорайонов, составляющих самостоятельные УА, исходя из произведения пропорции избирателей, живущих в них, в общем количестве избирателей города на население самого города (или административных районов города).

Выбор модели делимитации метрополитенских ареалов

Чтобы достичь цели статьи по выработке модели делимитации городских агломераций, т.е. метрополитенских ареалов (МА), подходящей для условий России, наиболее достоверным методом видится проведение регрессионного анализа зависимости площади сформированных зарубежных МА по различным показателям от их населения с применением гравитационного критерия. И в дальнейшем, исходя из результатов анализа, построить модель делимитации МА по гравитационному критерию.

Вначале, с помощью гравитационного критерия Рейли-Конверса, по оцененным статистическими ведомствами разных стран агломерациям и агломерационным образованиям исследуем полученные величины степени V и коэффициента к в формуле (6) аппроксимирующей функции (рисунок 1, верхний график). Кроме этого, можно провести наглядное сравнение полученных по аппроксимирующей функции размеров средних расчетных радиусов (радиусов) для агломерации численностью 1 млн и 50 тыс. жителей

21 Микрорайон Вынгапуровский города Ноябрьск отстоит от основной части города на 100 км при отсутствии какой-либо застройки между ними.

(рисунок 1, нижний график). Исходные данные и ссылки на источники приведены в таблице П1 Приложения.

6,00 J • BUA V UA в Agglomeratoin W MA • CMA 00

5,50

S,00 -

ЧУ С II ÍF * СИ А

4.50

1» —II *

X т í го НИ!

£ 4,00 * • си А ЭОС ток

и it •

3,50

* рак ци н

» V

3,00 - *

2,50 - ¿I- л

< ч é 1 Сана да

i V

А

0.0 О 2 00 4.00 6, Коэффициент 0 £ каппроксимк 00 10. ругощей степей 30 12 ной функции 00 14.0С ie

35,00 30.00 • BUA в UA V Agglomeratoin «MA в CMA

L

>5 О) <11 * , 25.00 и Л 0 ш S X 20.00 =г га CL 01 S 0 5 15,00 га и > S «F S X ч: 01 О. и 5,00

III

в ni IA )

4IW (R

1

« i

IU ия -F

и •

фр ция %

i г- »«4 СЦ ]Д

т

0.00 10,00 20.00 30,00 40,00 50.00 60.00 70.00 Средний радиус агломерации 1 млн жителей

Рисунок 1. Характеристики аппроксимирующих функций для агломерационных

образований разных стран

Источник: Расчеты автора (таблица П-1 Приложения).

Примечания: Размеры пунсонов определяются величиной коэффициента детерминации аппроксимирующей функции R2; красным шрифтом отмечено наблюдение, принятое автором за основу формирования метрополитенских агломераций.

Автором были проведены исследования для различных известных видов агломераций, применяемых зарубежными странами, классифицированных по пяти основным видам: 1) BUA (Built-up areas) - дословно: застроенные территории, это УА, определенные по критерию минимально допустимой плотности населения, включают только полностью застроенные территории; 2) собственно урбанизированные ареалы - UA (Urban areas), определенные по критерию минимально допустимых разрывов, включают также незастроенные территории внутри территорий застройки; 3) «агломерации» - такое

определение к ним применяется в своих странах (Agglomeration), как правило, они ничем не отличаются от UA; 4) метрополитенские ареалы (MA, Metropolitan areas) - учет агломерационных образований ведется под этим названием, хотя не везде они ему соответствуют, наряду с CMA определяются по административным границам; 5) CMA (Combined metropolitan areas) - объединенные метрополитенские ареалы США.

Из рисунка 1 следует, что многие урбанизированные ареалы (BUA, UA и собственно, «агломерации») характеризуются почти одинаковой плотностью территории: показатель степени v близок к 2, но не меньше. Это объяснимо, так как чем населённее УА, тем больше плотность застройки городского центра и его территория. К примеру, различается «одноэтажная Америка» (BUA США) - огромные городские территории одинаковой плотности населения (1-, 2-этажной застройки), но с наличием у крупных городов плотно застроенных кварталов (даунтауны) - показатель степени немного выше 2, а огромные по площади территории характеризуются большим значением k, чем у европейских BUA.

Показатель степени метрополитенских ареалов (МА, СМА) заметно выше уровня одинаковой плотности (v=2) и, за исключением нескольких серий наблюдений, находится в диапазоне от 3 до 5. Это объясняется включением в МА больших по площади незастроенных территорий из-за перехода на административные границы и большей плотностью населения у более населенных агломераций.

Рисунок 2. Метрополитенские ареалы США

Источник: City population. USA: Combined Metropolitan Areas. URL: http://citypopulation.de/en/usa/combmetro/

Примечание: К востоку от красной линии показана выборка CSA, MSA для дальнейшего анализа.

На наш взгляд, для определения зависимости площади от населения лучше всего подходят метрополитенские статистические ареалы (Metropolitan Statistical area, MSA)22 и комбинированные статистические ареалы (Combined Statistical area, CSA)23, рассчитываемые в США - они характеризуются средним среди наблюдаемых стран предельным уровнем маятниковой трудовой миграции - 25%, а также учитывают полицентричность агломераций. Автором были проведены исследования зависимости площади американских агломераций от их населения в четырех случаях: 1) моноцентрические MSA в целом по США с Пуэрто-Рико; 2) моноцентрические MSA к востоку от красной линии24 на рисунке 2; 3) полицентрические CSA в целом по США с Пуэрто-Рико; 4) полицентрические CSA к востоку от красной линии на рисунке 2.

В результате коэффициент детерминации R-квадрат, показывающий устойчивость взаимосвязи показателей, принимает максимальное значение 72% для полицентрических CSA восточной части США. Это можно объяснить тем, что MSA США, также как и функциональные урбанизированные ареалы (FUA) Евросоюза, - это территория, «обрамленная с краёв» другими агломерациями, которые построены на базе близко расположенных друг к другу УА численностью более 50 тыс. жителей25. Исходя из этого получается, что на карте полицентрические CSA восточной части США, присоединившие обратно эти «обрамленные» территории, выглядят вполне округло (рисунок 2).

Зависимость среднего предельного радиуса CSA восточной части США от проживающего в них населения дает показатель степени v = 4,00, т. е. показывает степенную зависимость квадратичного корня площади от населения, а коэффициент k равен 9,89, округлённо k = 10 (таблица П-1 Приложения). Эту зависимость предлагаем взять за основу формируемой модели делимитации метрополитенских ареалов.

Хотя есть ряд факторов, говорящих о необходимости как увеличения, так и уменьшения коэффициента k, оставим его значение без изменения. Факторами, увеличивающими коэффициент k, являются: 1) необходимость учета населения УА, а не МА в формуле модели; 2) оценка предельного расстояния МА не по прямой линии, а по автодорогам. Факторами, уменьшающими коэффициент k, являются: 1) расширение территорий МА сверх расчетного предельного расстояния за счет включения территорий, находящихся в зоне тяготения другого УА, уже включенного в данный МА; 2) завышенные границы американских CSA, на основе которых предложена модель делимитации МА, по сравнению с аналогичными по населению МА других стран.

Сравним полученные результаты с результатами делимитации городских агломераций России согласно Обосновывающим материалам к Стратегии пространственного развития России на период до 2025 г. (далее - СПР; Минэкономразвития 2018), а также с полученными Е.В. Антоновым и А.Г. Махровой (2019) (таблица П-1 Приложения). Заметим, что агломерации, рассчитанные по СПР, очень близки к

22 Соответствует термину «метрополитенский ареал» (МА), принятому в статье.

23 Соответствует термину «комбинированный метрополитенский ареал» (КМА), принятому в статье.

24 Как видно из рисунка 2, к востоку от красной линии более мелкая нарезка на графства, по которым устанавливаются границы MSA и CSA.

25 Наглядно было показано на примере агломерации Рейн-Рур (Райсих 2020).

агломерациям, рассчитанным по базовому варианту. Наибольшие коэффициенты детерминации показали агломерации, рассчитанные по СПР (53%), базовому26 (52%) и расширенному27 (47%) варианту согласно (Антонов, Махрова 2019). Зависимость среднего предельного радиуса агломераций от их населения, рассчитанная по данным методикам, характеризуется степенной функцией корня третьей-четвертой степени. При этом средний предельный радиус по аппроксимирующей степенной функции CSA восточной части США оказывается между значениями по СПР и базовому варианту с одной стороны, и расширенному варианту с другой стороны, для агломераций численностью 50 тыс. и 1 млн жителей, а для такой агломерации, как Московская (20 млн жителей)28 - значительно меньше значений радиусов по всем этим вариантам. Что касается МА других стран, то рассчитанные на их основе средние предельные радиусы оказываются существенно меньше и американских CSA и MSA, и всех указанных выше вариантов расчета российских агломераций.

Следовательно, распространенный среди российских специалистов критерий 1,5-часовой и, тем более, 2-часовой транспортной доступности для делимитации границ агломерации немного завышает границы даже по сравнению с полицентрическими метрополитенскими ареалами США.

На основании выполненных расчетов сформулируем модель делимитации метрополитенских ареалов (МА).

В метрополитенские ареалы (МА) включаются статистические единицы районного уровня (муниципальные образования, поселения, сельские округа), центры которых расположены от центра города, образовывающего урбанизированный ареал (УА), на расстоянии по автомобильным дорогам не более:

Lj = yi0*p или Lj = 10* ynj (7)

где lj - предельное расстояние, км; pj, Nj = pj/1000 - население УА, образующего МА, человек и тыс. человек соответственно.

Один МА в полном составе включается в состав другого МА, если расстояние между центрами этих МА не больше предельного. Если какая-либо статистическая единица районного уровня попадает по формуле (7) одновременно в два или более МА, то она включается в состав того МА, относительное расстояние29 до центра которого меньше.

Проведенное исследование показало, что использование гравитационного критерия для делимитации городских агломераций дает очень хорошее приближение к результатам делимитации МА статистическими ведомствами зарубежных государств, основанным на применении критерия интенсивности маятниковой трудовой миграции (МТМ).

26 Включая муниципальные образования, полностью расположенные в пределах 2-часовой транспортной доступности.

27 Включая муниципальные образования, хотя бы частично расположенные в пределах 2-часовой транспортной доступности.

28 Оценка Московской агломерации по базовому, расширенному вариантам и по СПР дает численность населения 21 млн жителей, оценка по модели МА, выработанной в данной статье - 20 млн.

29 Отношение расстояния от центра статистической единицы до центра МА к предельному расстоянию МА.

Его использование применимо к делимитации российских агломераций как в качестве замещающей модели при отсутствии данных о величинах МТМ, так и в качестве модели, показывающей потенциальные возможности взаимодействия городов и территорий.

Используя гравитационный критерий делимитации городских агломераций, сформулируем также модель делимитации полицентрических МА. Полицентрическим МА (аналогом американских CSA - объединенных статистических ареалов) может быть объединенный (комбинированный) метрополитенский ареал (ОМА или КМА). К некоторым из таких агломерационных объединений, характеризующихся выраженной полицентричностью, может быть применен термин конурбация - городская агломерация полицентрического типа, имеющая в качестве ядер несколько более или менее одинаковых по размеру и значимости городов или городских территорий. Используем два ограничения: 1) условием объединения МА в ОМА должно стать наличие статистических единиц районного уровня (муниципальные образования, поселения, сельские округа), которые можно включить по нашей модели делимитации МА в оба МА; 2) численность населения присоединяемых МА должна быть выше порогового уровня30.

Соответственно предлагаем следующую модель делимитации объединенных метрополитенских ареалов (ОМА).

Несколько метрополитенских ареалов численностью населения свыше 10 тыс. человек31 в каждом могут создать объединенный метрополитенский ареал (ОМА), если имеются населенные пункты, которые по нашей модели делимитации МА можно включить одновременно в два и более из этих МА. При этом связь между любыми двумя МА, включенными в ОМА, может проходить не более чем через два МА.

Последнее ограничение справедливо для избегания формирования длинных цепочек МА, включаемых в ОМА, а с другой стороны, позволяет классифицировать в ОМА все общепринятые российские полицентрические агломерации32. Для России это, прежде всего, справедливо для Северного Кавказа, где, не будь этого ограничения, мог бы быть сформирован ОМА от Пятигорска до Дербента.

Объединенные метрополитенские ареалы могут являться базисом для формирования экономических микрорайонов России (Лейзерович 2010), но это тема другого исследования.

30 Подобное ограничение есть в США, где не рассчитываются микрополитенские ареалы численностью менее 10 тыс. человек.

31 Исходим из порогового уровня микрополитенского статистического ареала США.

32 Например, агломерации Самара - Тольятти, Ростов-на-Дону - Таганрог - Шахты, выделяемые в работах (Полян 2014; Минэкономразвития 2018; Антонов, Махрова 2019) и многих других.

Апробация разработанных моделей делимитации

УРБАНИЗИРОВАННЫХ АРЕАЛОВ, МЕТРОПОЛИТЕНСКИХ АРЕАЛОВ И ОБЪЕДИНЕННЫХ МЕТРОПОЛИТЕНСКИХ АРЕАЛОВ НА ПРИМЕРЕ РОССИЙСКИХ АГЛОМЕРАЦИЙ

На основе определенных моделей делимитации УА, МА и ОМА автором была проведена оценка состава и границ большого числа российских агломераций.

6 00

2019)

5 00

США (восток) США *

Ш

Кс

г мек :ин

> Чпони Я. Россия w МА

X Щ— * 'осей* расш. вар иант

с г •

1 м МА, РОССИЯ

w МА, модель

1 F ВРОПА w ОМА, модель

-I

** 2019)

,111

3,00 Ро эко -сия - СПР -

01В

2 j 50 —1 Канад la

2 00 1

0, » 2,00 4,00 6, .1 8,00 10,00 12.00 14,00 16,00

Коэффициент к аппроксимирующей стелен нор функци и

35 00

сш А *

30,00 W 1 '

О

о

L J СШ/ (восток)

* 25,00 1 1 А

Л оссия — Н

о m Рпг-гип

1Л Рос t.

s 20 00 w

О «МА

га

i «# СМА

w МА, Россия

5 15,00

vMА, модель

и к анада

X

Япония ы L

£ 10,00

<

а.

OJOO 0 ао 10,00 20 00 зс ,00 40 00 50 .00 со 00 70 00

Средни й радиус агломерации 1 млн жителем

Рисунок 3. Сравнение характеристик выбранной модели делимитации метрополитенских ареалов и аппроксимирующих функций для метрополитенских

ареалов разных стран

Источники: Расчеты автора (таблица П-1 Приложения); данные о площади муниципальных образований России: Госкомстат РФ, База данных показателей муниципальных образований России, URL: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst33/DBInet.cgi#1.

Примечания: Размеры пунсонов определяются величиной коэффициента детерминации аппроксимирующей функции R2; красным шрифтом отмечены: наблюдение, принятое автором за основу формирования метрополитенских агломераций, результаты оценки по выбранной модели российских агломераций; синими стрелками показано движение модели от выбранного образца до фактических результатов оценки.

На дату переписи 2010 г. в России насчитывалось 2490 урбанизированных ареалов численностью не менее 5 тыс. человек, 1137 метрополитенских ареалов численностью не менее 10 тыс. человек33, 848 объединенных метрополитенских ареалов, включая одиночные метрополитенские ареалы. Оценка осуществлялась по границам муниципальных образований низового (3-го) уровня России - городским и сельским поселениям в составе муниципальных районов, а также по частям городских или муниципальных округов,

34

включая сельсоветы, и по отдельным населенным пунктам34.

ЕВРОПЕЙСКАЯ ЧАСТЬ РОССИИ

Рисунок 4. Границы крупнейших городских агломераций России

Результаты оценки российских МА и ОМА (рисунок 3 и таблица П-1 Приложения) показывают, что коэффициент к аппроксимирующей степенной функции оказывается равен

33 По аналогии с принятой в США классификацией из них собственно метрополитенские ареалы численностью свыше 50 тыс. человек - 323, микрополитенские ареалы численностью от 10 до 50 тыс. человек - 814 .

34 Некоторые урбанизированные ареалы также разделялись по частям населенных пунктов (городов).

8 вместо 10 (занижен на 20%) при неизменном показателе степени (v = 4). Однако такое полученное занижение вполне приемлемо, так как по своим размерам метрополитенские ареалы России получаются расположенными между МА других стран и американскими МА (MSA и CSA).

В итоге в России были выделены следующие крупные агломерации численностью свыше 500 тыс. человек по состоянию на 1 января 2020 г.:

1) урбанизированные ареалы: 17 численностью свыше 1 млн человек и 25 численностью от 0,5 до 1 млн человек (таблица П-2 Приложения);

2) метрополитенские ареалы: 21 численностью свыше 1 млн человек и 38 численностью от 0,5 до 1 млн человек (таблица П-3 Приложения);

3) объединенные метрополитенские ареалы: 29 численностью свыше 1 млн человек и 34 численностью от 0,5 до 1 млн человек (таблица П-4 Приложения).

Наглядная визуализация получившихся границ российских агломераций (УА, МА и ОМА) приведена на рисунке 4.

Обсуждение результатов

Применение моделей делимитации УА, МА и ОМА открывает широкие возможности для различных экономико-географических, демографических исследований структуры расселения населения и тенденций урбанизации. В таблицах П-2, П-3, П-4 Приложения показан рост крупных агломераций России и их составляющих в течение второго десятилетия XXI века - с момента переписи 2010 г. по 1 января 2020 г. Видно, что население России ускоренными темпами стягивается крупными агломерациями и их рост в 5-8 раз превышает рост населения страны: население 42 крупных УА выросло на 8,9%, 59 крупных МА - на 7,1%, 63 крупных ОМА - на 6,1%, в то время как население России за этот период выросло только на 1,1%35. Доля в населении России крупных УА, МА и ОМА за эти годы выросла на 2,8-3,2% и составляет теперь 39,0; 56,0 и 63,4% соответственно.

Более чем на 10% за данный период выросло население таких крупных УА, как Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Краснодар, Тюмень, Иркутск, Томск, Ставрополь, Калининград, Белгород. В то же время падение населения зафиксировано в УА Волгограда, Тольятти и Тулы. Среди МА и ОМА агломераций с отрицательной динамикой больше: 11 из 59 МА и 15 из 63 ОМА.

Можно также выделить зоны наибольшего и наименьшего роста в «слоёном пироге» агломераций за этот период. Наибольший рост в 23% отмечен в так называемой субурбии -зоне сплошной застройки, непосредственно примыкающей к границам главного города агломерации, т. е. это УА за исключением главного города. Понятно, что такой рост субурбии может быть обеспечен только за счет превалирующего миграционного прироста, объясняемого более привлекательными, чем в главном городе, ценами на жильё при сравнимой или незначительно уступающей транспортной доступности. Рекорд роста

35 Без учета Крыма и Севастополя.

субурбии среди УА свыше 1 млн жителей в 119% принадлежит Санкт-Петербургу, именно там за прошедшее десятилетие возникло 2 полноценных города «с нуля»: Мурино и Кудрово.

С другой стороны, рост населения периферии МА (т. е. МА за исключением УА главного города) с переписи 2010 г. по 1 января 2020 г. в 2,7% близок к среднему росту населения России (1,1%), а население прочих МА, входящих в состав ОМА, вообще снизилось на 0,8%. Периферия МА не столь притягательна для внешней миграции -сказывается большая транспортная удалённость по сравнению с сурурбией, в то время как её население не убывает, так как вовлечено в ежедневную маятниковую трудовую миграцию (МТМ) с главным городом или с УА агломерации. А вот прочие МА, как правило, характеризуются сложившимися промышленными центрами с депрессивным социально-экономическим положением и существенно меньшей вовлечённостью в МТМ в главный город ОМА. Соответственно, их население, как правило, убывает (примеры: Тольятти, Шахты, Асбест, Павлово).

Интересно провести сравнение ОМА по коэффициенту развитости агломераций согласно методике Института географии АН СССР по формуле (1), только вместо городов и пгт использовать урбанизированные ареалы численностью свыше 20 тыс. и от 5 до 20 тыс. человек соответственно. А людность городской агломерации оценивать как сумму УА, численностью свыше 250 тыс. человек каждый, входящих в этот МА:

Кразв = Ри *(Ми *Ши + Ыи *Пц), (8)

где Pu - суммарная численность населения УА свыше 250 тыс. чел., входящих в данных МА, млн чел.; Мu и Nu - количество УА численностью свыше 20 тыс. чел. и от 5 до 20 тыс. чел., входящих в данный МА, соответственно; mu и ^ - доли в суммарной численности населения агломерации УА численностью свыше 20 тыс. чел. и от 5 до 20 тыс. чел., входящих в данный МА, соответственно.

Данный подход одновременно с использованием для делимитации МА гравитационного критерия, на наш взгляд, позволяет обойти большинство недостатков и допущений различных методик оценки развитости агломераций.

Расчет коэффициентов развитости по формуле (8) на 2010 и 2020 г. для крупных российских агломераций приведён в таблице. Согласно классификации П.М. Поляна (2014: 355), одного из основоположников данной методики, получается наличие в России:

1) 2 крупнейших ОМА (Москва - Электросталь, Санкт-Петербург) с коэффициентом развитости более 50;

2) 5 сильно развитых ОМА (Ростов-на-Дону - Таганрог - Шахты, Самара - Тольятти, Екатеринбург, Нижний Новгород, Краснодар) с коэффициентом развитости от 10 до 50 (в 2010 г. также 5);

3) 5 развитых ОМА с коэффициентом развитости от 5 до 10 (в 2010 г. также 5) при этом произошла замена полицентрических агломераций Ярославль - Кострома -Рыбинск и Тула - Новомосковск агломерациями Казани и Уфы;

4) 17 слабо развитых ОМА с коэффициентом развитости от 2,5 до 5 (в 2010 г. - 14);

5) 23 наименее развитых ОМА с коэффициентом развитости от 1 до 2,5 (в 2010 г. также 23), причём, в соответствии с методикой в 2010 г. Тюмень, Саранск и Сочи не проходили тест на развитость;

6) 11 потенциальных ОМА (Чебоксары, Ульяновск, Хабаровск, Астрахань, Оренбург, Рязань, Стерлитамак, Тверь, Улан-Удэ, Орёл и Тамбов) с коэффициентом развитости менее 1 (в 2010 г. - 14).

Таблица 1. Коэффициенты развитости крупных ОМА

ОМА 36 Количество УА Коэффициент развитости

> 20 тыс. чел. 5-20 тыс. чел.

2010 г. 2020 г. 2010 г. 2020 г. 2010 г. 2020 г.

Москва - Электросталь * 45 47 50 49 666,3 774,6

Санкт-Петербург * 11 11 18 17 54,9 62,1

Ростов-на-Дону - Таганрог - 14 13 15 14 22,7 21,6

Шахты *

Самара - Тольятти * 7 7 11 11 13,6 13,6

Екатеринбург * 8 8 7 9 11,7 13,2

Нижний Новгород * 9 9 15 14 12,3 12,3

Краснодар * 15 15 31 30 13,7 16,7

Новосибирск * 5 5 11 11 8,0 9,0

Махачкала * 8 8 29 30 8,5 9,5

Казань * 4 4 6 7 4,5 5,1

Челябинск * 3 3 8 8 4,0 4,3

Волгоград - Волжский * 4 4 4 4 4,0 3,9

Уфа * 5 6 7 9 4,8 6,2

Воронеж * 3 3 9 9 3,4 3,7

Ярославль - Кострома * 6 5 4 5 5,0 4,3

Симферополь - Севастополь 7 7 10 9 5,0 5,4

Красноярск * 3 3 2 3 3,0 3,4

Омск * 1 1 10 10 1,8 1,8

Пермь * 4 3 10 11 4,4 3,9

Саратов * 3 4 2 1 3,1 4,2

Тула - Новомосковск * 6 6 13 13 5,5 3,8

Грозный 11 11 18 22 3,4 4,1

Иркутск * 3 4 8 7 2,2 3,0

Ижевск * 5 5 4 4 3,0 3,1

Пятигорск * 10 10 15 14 2,5 2,5

Новокузнецк - Прокопьевск * 7 7 4 5 3,1 3,1

Владивосток * 4 4 8 8 2,9 3,0

Владикавказ - Назрань 7 8 9 8 2,7 2,9

Набережные Челны * 5 5 3 3 2,4 2,5

Новороссийск 7 7 14 18 1,9 2,5

Тюмень * 1 1 6 8 0,8 1,3

Ставрополь * 5 4 8 8 2,4 2,3

Барнаул * 2 2 4 5 1,3 1,4

Нальчик 7 7 13 14 2,1 2,1

Калининград 4 4 8 8 1,9 2,2

Чебоксары * 1 1 5 5 0,7 0,8

Ульяновск * 1 1 5 5 0,7 0,7

Томск * 2 2 5 4 1,1 1,2

Пенза 2 2 6 6 1,1 1,2

Липецк 4 3 4 5 1,9 1,5

Хабаровск * 1 1 7 6 0,9 0,9

Астрахань * 1 1 6 6 0,8 0,8

Киров 3 3 6 6 1,5 1,7

36 указаны УА свыше 250 тыс. чел.

ОМА 36 Количество УА Коэффициент развитости

> 20 тыс. чел. 5-20 тыс. чел.

2010 г. 2020 г. 2010 г. 2020 г. 2010 г. 2020 г.

Белгород 3 3 6 6 1,3 1,5

Курск 4 2 4 6 1,6 1,1

Оренбург * 1 1 4 4 0,6 0,7

Иваново 5 4 4 5 2,2 1,8

Владимир 3 3 7 7 1,1 1,1

Кемерово * 3 3 3 3 1,5 1,5

Рязань 1 1 4 4 0,6 0,6

Брянск 3 3 10 8 1,7 1,5

Армавир 5 5 11 11 1,3 1,3

Архангельск 3 3 2 2 1,0 1,0

Стерлитамак 3 3 2 2 0,7 0,8

Нижний Тагил 6 5 6 7 2,1 1,8

Тверь 2 2 1 1 0,7 0,8

Саранск 3 3 6 5 0,9 1,0

Смоленск 3 3 6 5 1,0 1,0

Улан-Удэ 1 1 2 2 0,4 0,5

Сочи 3 4 3 2 0,0 1,1

Орёл 2 2 5 5 0,8 0,7

Тамбов 3 3 4 4 0,9 0,9

Калуга 2 2 10 9 1,1 1,0

Источник: Расчеты автора на основе (Росстат 2010, 2020), для ОМА Симферополя - Севастополя -в т.ч. на основе (Укрстат 2011).

* Агломерации, анализ которых проведён в работе (Антонов, Махрова 2019)

Сравним полученные результаты с оценкой развитости агломераций на 2018 г. (Антонов, Махрова 2019), осуществленной по формуле (1) с использованием городов и посёлков городского типа. Е.В. Антонов и А.Г. Махрова оценили развитость 36 агломераций, все они представлены и в Таблице 1 . Состав агломераций различной степени развитости у Е.В. Антонова и А.Г. Махровой немного иной: из 36 агломераций по формуле (1) оказались неразвитыми 2 (Хабаровск и Оренбург), а по формуле (8) - 5 (дополнительно Чебоксары, Ульяновск, Астрахань). Для крупнейших агломераций (Москва, Санкт-Петербург, Самара - Тольятти, Екатеринбург, Нижний Новгород), а также для агломерации Тула - Новомосковск коэффициент развитости при расчете через УА занижается, что объясняется вхождением множества городов и пгт, учитываемых по формуле (1), в состав УА численностью свыше 250 тыс. человек. С другой стороны, обращает внимание традиционное занижение по формуле (1) развитости агломераций юга России, таких как Ростовская, Краснодарская, Махачкалинская. Здесь оказывают влияние два фактора: 1) недоучёт в формуле крупных сельских поселений (станиц и сёл); 2)

37

заниженные границы агломераций даже в самых максимальных вариантах расчёта37.

37 Так, на примере Краснодарской агломерации, коэффициент развитости которой по формуле (1) Е.В. Антонов и А.Г. Махрова оценили в пределах 1,1 - 3,5, в то время как коэффициент развитости ОМА Краснодар по формуле (8) получился минимум в 4-5 раз больше. Определяющую роль сыграл недоучёт в формуле (1) следующих факторов: 1) 5 крупных (свыше 20 тыс. чел.) и 28 средних (от 5 до 20 тыс. чел.) станиц и сёл, образующих самостоятельные УА; 2) невключение в агломерацию территорий Славянского, Калининского, Тимашевского, Кореновского, Усть-Лабинского районов, расстояние до центров которых находится в пределах 1-1,25-часовой доступности, что соответствует принятым авторами критериям агломерации.

Заключение

В результате проведенного анализа и систематизации международного и отечественного опыта делимитации городских агломераций была показана необходимость двухэтапного подхода к их делимитации. На первом этапе с использованием морфологического подхода, т. е. определения границ слитной застройки, должно быть определено ядро агломерации (или урбанизированный ареал, УА), а на втором этапе, исходя из характеристик взаимодействия периферии агломерации с ее ядром с применением функционального подхода, - уже границы самой городской агломерации (или метрополитенского ареала, МА).

Среди применяемых критериев для определения границ и состава ядра агломерации наиболее простым и точным методом является применение опыта США по делимитации УА с применением критерия максимально допустимых разрывов по автодорогам и эта модель делимитации УА (с применением небольших необходимых корректировок) была взята за основу.

Для определения границ городской агломерации (МА) в условиях отсутствия данных о маятниковой трудовой миграции наиболее простым и точным аппроксимирующим методом является гравитационный, основанный на применении модели Рейли-Конверса. На основе анализа зарубежных подходов к делимитации МА наиболее обоснованным был признан опыт США по формированию комбинированных статистических ареалов (СБА).

Аппроксимация зависимости площади американских СБА от их населения позволила выявить связь предельного расстояния МА от центра агломерации с численностью населения ее ядра (УА). Она описывается степенной зависимостью корня четвертой степени, принятой за основу модели делимитации МА.

Дополнительно нами была предложена модель объединения смежных МА в объединенные метрополитенские ареалы (ОМА), т. е. модель делимитации ОМА с применением гравитационного критерия.

В результате осуществленной широкомасштабной оценки российских агломераций по моделям делимитации УА, МА и ОМА была показана применимость, объективность, простота и практическая ценность предложенных моделей. Анализ размеров полученных российских МА показал хорошее приближение к размерам аналогичных по населению МА других стран, рассчитанных с применением критерия интенсивности маятниковой трудовой миграции.

Анализ результатов оценки состава и границ российских агломераций, их развитости за последнее десятилетие показал существенный рост крупных российских агломераций по сравнению с общим ростом населения в стране, в результате чего доля населения, проживающего в крупных российских агломерациях, выросла за второе десятилетие XXI века, в среднем, на 3%. Отмечено, что наибольший рост населения происходит в субурбии крупных агломераций (в населенных пунктах, входящих в УА, но не являющихся его центром), главным образом, за счет притока населения из-за пределов агломерации. В то же время население российских агломераций за пределами субурбии (в периферии МА и в

прочих МА, входящих в состав ОМА), как правило, сохраняется на прежнем уровне - там

наблюдается баланс центростремительных и центробежных процессов в агломерации.

Результаты исследования могут иметь широкое применение:

• сравнение социально-экономических показателей агломераций и зон их влияния, корректировка на основе проведенного анализа государственной региональной политики;

• оптимальное изменение административно-территориального деления, формирование органов местного самоуправления, исходя из учета сложившихся агломераций;

• оптимизация бюджетного и тарифного планирования: нормирование, исходя из учета агломерационного эффекта затрат бюджетных учреждений, субъектов естественных монополий;

• развитие агломерационных объединений по единым генеральным планам, транспортное планирование и др.;

• совершенствование статистики, делающее возможным, в частности, сравнение разных стран и регионов по единой методике: оценку уровня урбанизации, сравнение агломераций, оценку и сравнение динамики населения крупных, средних и небольших агломераций, выработку критериев модели маятниковой трудовой миграции на основе ожидаемых данных всероссийской переписи населения 2020 г., оценку российских агломераций, как это сделано, в настоящем исследовании, и многое другое.

Литература

Антонов Е.В., Махрова А.Г. (2019). Крупнейшие городские агломерации и формы расселения надагломерационного уровня в России. Известия РАН. Серия географическая, 4, 31-45. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=39239323

Занадворов В.С., Занадворова А.В. (2003). Экономика города. Вводный курс: учебное пособие. М.: ИКЦ «Академкнига».

Ижгузина Н.Р. (2014). Подходы к делимитации городских агломераций. Дискуссия, 9(50), 44-52. URL: https://cyberleninka.rU/article/v/podhody-k-delimitatsii-gorodskih-aglomeratsiy

Лаппо Г.М. (1978). Развитие городских агломераций в СССР. М.: Наука.

Лаппо Г.М., Полян П.М., Селиванова Т.И. (2007). Агломерации России в XXI веке. Вестник Фонда регионального развития Иркутской области, 1, 45-52. URL: http://www.frrio.ru/uploads_files/Lappo.pdf

Лейзерович Е.Е. (2010). Сетка экономических микрорайонов России. Вариант 2008 года. Региональные исследования. 4(30), 14-28. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=15637765

Лимонов Л.Э. (2014) Региональная экономика и пространственное развитие. Т.1. М.: Юрайт.

Листенгурт Ф.М. (1975). Критерии выделения крупномасштабных агломераций в СССР. Известия Академии наук СССР, серия географическая, 6, 41-50.

Малоян Г.А. (2012). К проблемам формирования городских агломераций. Архитектура и строительство России, 2, 83-85. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-problemam-formirovaniya-gorodskih-aglomeratsiy

Махрова А.Г., Бабкин Р.А. (2018). Анализ пульсаций системы расселения московской агломерации с использованием данных сотовых операторов. Региональные исследования, 2(60), Смоленский государственный университет, 68-78. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35417472

Минэкономразвития (2018). Обосновывающие материалы к проекту Стратегии пространственного развития на период до 2025 года. Приложение к письму Минэкономразвития России от 27.07.2018 №21077-ВЖ/Д27и. URL: https://www.spsss.ru/assets/files/2018/v-nts_strategiya-prostranstvennogo-razvitiya.pdf

Монастырская М.Е., Песляк О.А. (2019). Методика определения границ городских агломераций. Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова, 2, 111-121. URL: https://riorpub.com/en/storage/vi ew/31904

Нефедова Т.Г., Аверкиева К.В., Махрова А.Г. (Ред.) (2016). Между домом и... домом. Возвратная пространственная мобильность населения России. М.: Новый Хронограф.

Пивоваров Ю.Л. (2002). Сжатие «экономической ойкумены» России. Мировая экономика и международные отношения, 4, 63-69.

Полян П.М. (2014). Территориальные структуры - урбанизация - расселение: теоретические подходы и методы изучения. М.: Новый хронограф.

Полян П.М., Заславский И.Н., Наймарк Н.И. (1988). Проблемы делимитации городских агломераций: сравнение и синтез ведущих методик. Проблемы территориальной организации пространства и расселения в урбанизированных районах. Свердловск, 2640.

Пузанов А., Попов Р. (2017). Подходы к оценке развитости городских агломераций. М.: Институт экономики города. URL:

http://www.urbaneconomics.ru/sites/default/files/iue_press.pdf

Райсих А.Э. (2020). К вопросу об определении границ городских агломераций: мировой опыт и формулировка проблемы. Демографическое обозрение, том 7, № 1, 27-53. URL: https://demreview.hse.ru/article/view/10819/12136 (дата обращения 18.05.2020)

Росстат (2010). Публикация итогов Всероссийской переписи населения 2010 года. Т.1. Численность и размещение населения. 11. Численность населения России, федеральных округов, субъектов Российской Федерации, городских округов, муниципальных районов, городских и сельских поселений. URL: https://gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/Documents/Vol1/pub-01-11.xlsx (дата обращения 12.05.2020).

Росстат (2019). Численность населения Российской Федерации по муниципальным образованиям на 1 января 2019 года, таблица 26-19. URL: https://www.gks.ru/compendium/document/13282 (дата обращения 12.05.2020).

Росстат (2020). Численность постоянного населения Российской Федерации по

муниципальным образованиям на 1 января 2020 года. URL: https://gks.ru/folder/12781 (раздел Информация, подраздел Оперативная информация, дата публикации 23.04.2020).

Соколов С.Н. (2015). Агломерационные формы расселения Югры. Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 12-8, 61-66. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25284020

Стрельников А.И., Семенова О.С. (2010). Варианты определения границ агломерации в современных условиях на основе анализа социальных и экономических связей с применением расчетного моделирования. Транспортное дело России, 8(81), 145-155. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=20137326

Укрстат (2011). Статистичний збiрник "Чисельшсть наявного населення Украши на 1 ачня 2011 року". Кшв: ДКС. URL:

http://database.ukrcensus.gov.ua/PXWEB2007/ukr/publ_new1/2011/chnas.zip

Уляева А.Г. (2016). Разработка и апробация методики определения пространственной локализации агломерации (на материалах республики Башкортостан). Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: экономика и право, 10, 48-54. URL: http://www.nauteh-journal.ru/files/74030711-81c9-405a-9ef7-c2cf65b992cb

Уляева А.Г., Мигранова Л.И. (2017). Исследование процессов маятниковой трудовой

миграции в городской агломерации. Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права, 5 (66), 179-193. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29962579

Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А. (2016). ГИС-мониторинг маятниковой трудовой миграции как задача регионального управления. Современные технологии управления, 2 (62), 49-60. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25512255

Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А., Власов Д.Н. (2019). Цифровой мониторинг транспорта Московской агломерации с помощью геоинформационных систем. Вестник Университета Правительства Москвы, 3 (45), 54-59. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41192517

Юсин Г.С., Раев Ю.В., Алексеева А.А. (2015). Совершенствование системы расселения -ключевое направление стратегии пространственного развития России. Градостроительство, 2, 9-28. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24373787

Приложение

Таблица П-1. Характеристики аппроксимирующих степенных функций различных агломераций мира

ой Население агломераций в Показатели Расчетные расстояния, км для

<и и в £ я с выборке, тыс. чел. Дата аппроксимирующей численности населения агломерации:

Страна ес ер § 3 § 1 переписи, оценки степенной функции

« з л X мин. сред. макс. к V R2 50 тыс. чел. 1 млн чел. 20 млн чел.

1) Агломерации разных стран

Албания А^. 17 23,1 101,7 705,4 01.10.2011 1,86 3,03 0,7042 6,77 18,20 48,90

Австрия А^. 38 16,1 122,7 2221,5 01.01.2019 2,46 3,95 0,529 6,64 14,17 30,28

Бельгия А^. 19 58,3 278,7 1815,1 01.01.2019 1,22 2,86 0,7867 4,78 13,61 38,78

Франция А^. 2225 1,9 22,4 10734 01.01.2019 1,95 3,40 0,4911 6,15 14,87 35,91

Ирландия 843 0,09 3,8 1110,6 24.04.2016 0,58 2,58 0,8079 2,62 8,38 26,78

Швейцария 49 21,5 127,5 1384,3 01.01.2019 1,18 2,45 0,5739 5,83 19,76 67,00

Великобритания А^. 131 46,7 389,2 14247,9 01.07.2018 0,68 2,38 0,8675 3,51 12,38 43,64

Австралия вил 124 9,8 155,5 4321,5 01.07.2018 1,05 2,50 0,8342 5,05 16,75 55,59

Эстония вил 369 0,2 3 391,3 01.01.2012 0,83 3,28 0,726 2,74 6,85 17,08

Германия вил 1704 4,6 36,7 4506,4 01.01.2019 0,51 2,36 0,8614 2,68 9,52 33,80

Нидерланды вил 179 14,4 65,2 1114,8 01.01.2018 0,33 2,18 0,891 1,99 7,87 31,17

Норвегия вил 62 9,8 50,7 1019,5 01.01.2019 0,49 2,31 0,9425 2,69 9,86 36,10

Великобритания вил 153 50,2 287,8 10620,1 01.07.2018 0,34 2,14 0,9595 2,10 8,53 34,59

США вил 3592 2,5 70,4 18351,3 01.04.2010 0,78 2,15 0,923 4,80 19,35 77,96

Австралия ил 101 10,9 214,7 4835,2 01.07.2018 2,30 2,84 0,7026 9,09 26,08 74,79

Канада ил 213 9,8 122,7 5429,5 10.05.2016 0,67 2,37 0,9155 3,50 12,38 43,78

Чили ил 77 18,8 177,4 6160 19.04.2017 0,37 2,26 0,8938 2,10 7,94 29,95

Дания ил 123 5 31,5 1320,6 01.01.2019 0,55 2,42 0,9051 2,79 9,64 33,30

Финляндия ил 51 10,2 72,3 1286,2 01.01.2019 1,09 2,80 0,8841 4,41 12,87 37,57

Германия ил 180 36,9 293,4 5612,3 01.01.2019 0,54 2,33 0,9203 2,90 10,46 37,74

Новая Зеландия ил 123 2,4 32,7 1402 01.07.2019 0,87 2,55 0,8556 4,04 13,07 42,26

Португалия ил 339 0,4 22,4 547,8 21.03.2011 1,66 4,42 0,231 4,03 7,95 15,66

Швеция ил 126 5,1 51,9 1735 01.01.2019 0,65 2,63 0,8546 2,87 8,97 28,09

Швейцария ил 77 5,8 69,7 1099,8 01.01.2019 1,76 4,01 0,3745 4,66 9,83 20,73

США ил 488 44 450,8 18351,3 01.04.2010 0,91 2,29 0,8894 4,98 18,39 67,85

Канада мл 152 11,3 203,8 6341,9 01.07.2018 2,88 2,53 0,3145 13,47 43,93 143,31

Мексика мл 74 113,1 1014,6 20892,7 15.03.2015 6,09 4,25 0,1757 15,30 30,97 62,71

США (восток) MSA 716 12,6 325 19303,8 01.07.2018 10,28 4,71 0,4824 23,61 44,62 84,34

США MSA 938 12,6 332,8 19303,8 01.07.2018 13,31 5,51 0,2534 27,07 46,63 80,30

США (восток) CSA 401 12,6 580,4 22679,9 01.07.2018 9,89 4,00 0,719 26,30 55,62 117,60

США CSA 563 12,6 554,3 22679,9 01.07.2018 13,93 4,72 0,4264 31,87 60,09 113,28

2) Метрополитенские ареалы численностью свыше 250 тысяч жителей

Бенилюкс мл 23 273,3 750,5 2717,4 01.01.2017 1,60 2,68 0,468 6,90 21,10 64,52

Франция и Швейцария MA 46 272,6 834,2 12006,9 01.01.2017 4,72 3,80 0,3223 13,24 29,15 64,19

Германия и Австрия мл 73 252,6 828,3 5142,2 01.01.2017 3,18 3,13 0,3662 11,09 28,85 75,06

Италия и Греция мл 24 281,4 1202,2 5101,1 01.01.2017 2,50 3,26 0,5346 8,29 20,78 52,10

Польша, Литва, Латвия, Эстония мл 20 284,5 808,7 3132,7 01.01.2017 3,44 3,09 0,5628 12,20 32,14 84,68

Чехия, Словакия, Венгрия, Словения мл 13 256 764,6 2965,9 01.01.2017 6,63 4,39 0,6209 16,14 31,91 63,09

Испания и Португалия мл 28 257,2 1018,7 6633,3 01.01.2017 2,51 3,11 0,5069 8,84 23,17 60,70

Великобритания и Ирландия мл 48 251,2 974,8 11984,4 01.01.2017 1,70 2,66 0,3571 7,41 22,85 70,46

Европа 38 мл 291 251,2 889,1 12006,9 01.01.2017 3,61 3,48 0,2697 11,14 26,38 62,46

Австралия мл 10 285,4 1748,6 5029,7 01.01.2017 2,09 2,47 0,6592 10,16 34,09 114,43

Корея мл 19 277,6 2219,6 24048,8 01.01.2017 3,70 4,40 0,5148 9,01 17,78 35,10

Япония мл 53 263 1827,5 35385,8 01.01.2017 4,39 4,16 0,4716 11,23 23,08 47,41

Канада мл 16 258,3 1454,5 6894,7 01.01.2017 6,96 3,69 0,3314 20,09 45,26 101,94

Мексика мл 63 278,7 1210,5 20554 01.01.2017 6,41 4,53 0,118 15,19 29,42 56,96

Чили мл 9 263,5 1268,8 7181,5 01.01.2017 8,82 5,05 0,1141 19,15 34,65 62,72

США CSA 162 249,3 1435,7 20254 01.01.2017 7,64 3,72 0,3303 21,85 48,84 109,17

3) Агломерации России

По СПР (Минэкономразвития 2018) мл 40 637 1857 21073 01.01.2019 5,18 2,98 0,53 19,23 52,50 143,27

по минимальному варианту (Антонов, Махрова 2019) мл 36 585 1652 15076 01.01.2019 11,17 5,38 0,1428 23,11 40,32 70,35

По базовому варианту (Антонов, Махрова 2019) мл 36 696 1966 21014 01.01.2019 6,59 3,29 0,5175 21,63 53,75 133,62

По расширенному варианту (Антонов, Махрова 2019) мл 36 731 2061 21064 01.01.2019 11,51 3,99 0,4701 30,67 64,98 137,67

38 Включая вышеперечисленные агломерации европейских стран + агломерации 5 скандинавских стран (Финляндия, Швеция, Норвегия, Исландия, Дания).

82 www.demreview.hse.ru

По ЭМр Леизеровича мд 36 ?19 2Q21 19Q88 01.01.2019 50,25 15,90 0,0258 64,27 77,59 93,68 (Антонов, Махрова 2019)_'_'_'_'_'_

4) Итоговый результат оценки автором статьи агломераций России: Метрополитенские ареалы России МА 316 50 372 20190 01.01.2019 8,15 4,12 0,5705 21,07 43,61 90,26

Объединенные метрополитенские ОМА 253 50 474 20546 01.01.2019 7,97 3,82 0,6925 22,17 48,56 106,33 ареалы России_'_'_'_'_'_

Источники:

1) Агломерации разных стран: CITY POPULATION. Population statistics for countries, administrative divisions, cities, urban areas and agglomerations - interactive maps and charts. © Thomas Brinkhoff. URL: https://www.citypopulation.de/ (дата обращения 12.05.2020);

2) Метрополитенские ареалы численностью свыше 250 тыс. жителей: OECD. Metropolitan explorer. URL: https://measuringurban.oecd.org/#story=0 (дата обращения 12.05.2020);

3) Агломерации России: (Минэкономразвития 2018; Антонов, Махрова 2019), оценка автором статьи населения по данным (Росстат 2019) и площадей агломераций.

Таблица П-2. Урбанизированные ареалы (УА) России численностью не менее 500 тыс. человек

Население, Изменение населения, 2020 г. к

№ УА тыс. человек 2010 г., % Состав УА:

2010 г. 2020 г. главный город субурбия39 УА населенные пункты свыше 10 тыс. человек, входящие в состав УА

1 Москва40 15111 16817 8,0 22,7 11,3 Балашиха, Подольск, Химки, Мытищи, Королёв, Люберцы, Красногорск, Домодедово41, Одинцово, Щёлково, Раменское, Долгопрудный, Реутов, Пушкино, Жуковский, Лобня42, Ивантеевка, Видное, Фрязино, Дзержинский, Котельники, Нахабино, Краснознаменск, Апрелевка, Дедовск, Томилино, Власиха, Лосино-Петровский, Малаховка, Старая Купавна, Красково, Калининец, Электроугли, Монино, Октябрьский, Голицыно, Удельная, Селятино, Свердловский, ВНИИСОК, Большие Вязёмы, Развилка, Ильинский, Островцы, Быково, Андреевка, Обухово

39 Населенные пункты, за исключением главного города, входящие в состав УА.

40 Кроме Троицкого административного округа и Десёновского поселения.

41 Кроме микрорайонов Барыбино и Белые Столбы.

42 Кроме микрорайона Луговая (входит в УА Некрасовский).

2 Санкт-Петербург43 5013 5690 10,6 118,9 13,5

Москва и Санкт-Петербург 20124 22507 8,8 26,4 11,8

3 Новосибирск44 1549 1730 10,3 39,6 11,7

4 Екатеринбург 1548 1718 10,6 13,1 11,0

5 Нижний Новгород 1378 1400 0,1 15,4 1,5

6 Челябинск 1305 1399 5,9 15,3 7,2

7 Казань 1197 1338 10,0 50,7 11,8

8 Самара45 1273 1284 -0,7 17,8 0,9

9 Ростов-на-Дону 1164 1230 4,5 22,3 5,6

10 Омск46 1161 1170 0,0 109,7 0,7

11 Воронеж47 1068 1168 8,5 18,6 9,4

12 Саратов 1121 1147 0,0 9,1 2,3

13 Красноярск 1013 1141 12,3 19,6 12,6

14 Пермь48 1031 1107 6,5 32,1 7,5

15 Уфа49 1005 1071 6,3 нет50 6,5

16 Краснодар 851 1062 25,2 22,5 24,9

17 Волгоград51 1054 1045 -1,2 9,9 -0,9

15 УА-миллиоников 17719 19010 6,3 19,4 7,3

18 Махачкала 805 872 5,5 15,1 8,3

19 Тюмень 623 833 33,5 43,3 33,8

20 Иркутск 678 752 6,1 42,7 10,9

21 Владивосток 718 739 2,5 4,9 2,9

Мурино, Сертолово, Кудрово, Отрадное, Коммунар, Новое Девяткино, Бугры, Старая, Янино-1, имени Свердлова, Тельмана, Кузьмоловский

Обь, Краснообск, Кольцово

Верхняя Пышма, Березовский, Среднеуральск, Арамиль

Кстово

Копейск

Васильево, Высокая Гора, Осиново

Новокуйбышевск, Придорожный, Стройкерамика, Смышляевка, Усть-Кинельский, Алексеевка Батайск, Аксай

Новая Усмань, Семилуки Энгельс, Приволжский Березовка Кондратово

Яблоновский, Елизаветинская Городище

Каспийск, Ленинкент, Тарки, Семендер, Альбурикент, Новый Хушет, Шамхал, Шамхал-Термен, Новый Кяхулай

Шелехов, Маркова Артем52, Трудовое

43 Кроме Курортного района (без поселка Песочный), города Кронштадт, поселка Лисий Нос.

44 Кроме микрорайонов Пашино, Кирово +Геологов (входит в УА Бердск).

45 Кроме микрорайонов Берёза, Прибрежный, Красная Глинка, Управленческий, Южный.

46 Кроме микрорайонов Береговой, Входной, Крутая Горка.

47 Кроме микрорайона Краснолесный.

48 Кроме микрорайона Новые Ляды.

49 Кроме Дёмского района и микрорайона Шакша.

50 Здесь и далее для случая, если численность населения главного города превышает численность населения УА.

51 Кроме микрорайонов Сарпинский, Южный, Горный, Водный, Гули Королевой, Майский.

52 Кроме микрорайона Заводской.

22 Тольятти53 727 721 -2,8 192,9 -0,8 Подстепки

23 Барнаул 672 699 3,3 11,8 4,0 Южный, Власиха

24 Ижевск 654 683 3,3 35,1 4,5

25 Чебоксары 616 664 9,7 2,7 7,8 Новочебоксарск, Кугеси

26 Ульяновск 650 664 2,1 3,0 2,1 Ишеевка

27 Хабаровск 612 657 6,9 16,3 7,5

28 Ярославль 621 644 2,9 18,8 3,6

29 Оренбург 573 618 4,4 81,6 7,7 Нежинка

30 Тула 629 604 -5,2 1,1 -3,9 Щекино

31 Томск 540 599 9,9 44,5 10,9 Зональная Станция

32 Астрахань 572 592 1,8 19,5 3,4

33 Рязань54 558 578 2,7 17,3 3,6 Рыбное

34 Ставрополь 496 574 13,1 26,6 15,7 Михайловск, Надежда

35 Пенза55 541 561 0,6 75,7 3,8 Засечное, Бессоновка

36 Набережные Челны 524 549 4,0 42,9 4,8

37 Калининград 475 547 13,3 36,0 15,3 Гурьевск

38 Липецк 537 541 -0,1 15,3 0,8 Грязи

39 Киров56 492 539 9,4 10,0 9,4

40 Кемерово57 526 537 4,4 нет 2,1

41 Курск 468 509 9,1 6,6 8,8

42 Белгород 444 504 10,6 25,9 13,6 Дубовое, Северный

25 УА-полумиллиоников 14751 15782 5,8 18,3 7,0

Итого по 42 крупным УА 52594 57298 7,0 23,0 8,9

Остальное население РФ* 92607 89451 -3,4

Справочно: Прочие УА численностью не менее 250 тыс. человек, входящие в агломерации (МА и/или ОМА) не менее 500 тыс. человек:

Улан-Удэ 431 493 8,6 105,8 14,5 Сотниково

Симферополь* 478 487 1,7 2,3 1,9

Новокузнецк58 468 468 0,3 нет 0,0

Иваново 469 467 -0,9 2,5 -0,5 Кохма

Брянск 461 453 -3,1 10,1 -1,8

53 Кроме микрорайона Поволжский.

54 Кроме микрорайона Солотча.

55 Кроме микрорайона Монтажный (входит в УА Заречный).

56 Кроме микрорайонов Лянгасово, Победилово.

57 Кроме микрорайонов Кедровка, Лесная Поляна, Промышленновский.

58 Кроме Новоильинского района, микрорайонов Абагур, Абагуровский разъезд, Листвяги, Притомский.

www.demreview.hse.ru 85

Тверь 422 443 5,3 -0,4 5,1

Владикавказ 392 381 -2,6 -4,0 -2,9 Заводской, Сунжа (село), Ногир, Октябрьское

Севастополь* 59 307 367 17,9 нет 19,4

Орёл 370 363 -2,8 4,4 -1,8 Знаменка

Саранск 329 354 7,8 6,3 7,7

Владимир60 339 351 3,3 нет 3,4

Нижний Тагил 362 349 -3,5 -28,3 -3,5

Смоленск61 332 348 -0,4 344,0 4,8

Грозный 308 347 12,6 13,4 12,7 Гикало

Архангельск62 345 344 -0,5 нет -0,3

Назрань 282 344 31,0 17,6 22,0 Сунжа (город), Карабулак, Экажево, Троицкая, Плиево, Магас, Барсуки

Волжский 345 341 -1,1 0,7 -1,0 Средняя Ахтуба

Тамбов 325 338 4,3 3,5 4,2 Строитель

Калуга63 330 336 1,3 97,7 1,9

Новороссийск 267 303 13,6 13,4 13,6

Нальчик 303 302 -0,3 -0,9 -0,4 Нартан, Шалушка, Хасанья

Кострома 291 300 3,0 5,0 3,2

Стерлитамак 284 293 1,1 55,1 3,1

Таганрог 295 288 -3,5 4,3 -2,5

Электросталь 274 281 0,5 4,7 2,3 Ногинск

Сочи64 218 274 29,2 нет 25,7

Армавир 264 264 0,1 -0,2 0,0 Новокубанск

Прокопьевск 286 258 -9,4 -11,0 -9,9 Киселёвск65

Пятигорск66 251 255 3,8 -1,1 1,7 Лермонтов, Свободы

Шахты 262 250 -4,1 -8,5 -4,4 Каменоломни

59 Кроме Андреевского, Верхнесадовского, Качинского, Орлиновского, Терновского муниципальных образований, Балаклавы, Инкермана, Северной стороны, микрорайонов Первомайское, Флотское, 1-го отделение Золотой Балки, Морозовка, Оборонное, Хмельницкое, Черноречье.

60 Кроме микрорайонов Лесной, Лунево, Оргтруд, Сельцо, Ширманиха, Энергетик, Юрьевец.

61 Кроме микрорайонов Красный Бор, Гнёздово.

62 Кроме Цигломенского округа, микрорайонов Лесной Порт, Конвейер, Лесозавод 29, Хабарка и Кегостров.

63 Кроме микрорайонов Куровской, Плетеневка, Резвань (все входят в УА Воротынск).

64 Кроме Адлерского района, Лазаревского района (кроме Дагомыса), части Хостинского района от Малого Ахуна до Кудепсты.

65 Кроме микрорайона Красный Камень.

66 Кроме микрорайона Энергетик (входит в УА Иноземцево).

Новомосковск67 261 244 -6,9 -5,8 -6,4 Донской68, Узловая

Хасавюрт_155 174 10,6_18,4_11,8_

Источник: Расчеты автора на основе данных: (Росстат 2010, 2020).

Примечание: * - Расчеты проведены в том числе с использованием данных для населения Крыма и Севастополя: (Укрстат 2011).

Таблица П-3. Метрополитенские ареалы России численностью не менее 500 тыс. человек

№ МА69 Население, тыс. человек Изменение населения, 2020 г. к 2010 г., % Состав МА:

2010 г. 2020 г. УА периферия МА МА УА свыше 10 тыс. человек, входящие в состав МА70

Электросталь *, Обнинск (Малоярославец, Балабаново, Боровск, Белоусово, Ермолино), Коломна, Сергиев Посад (Хотьково), Серпухов, Орехово-Зуево, Воскресенск, Чехов, Троицк (поселение Москвы), Дмитров, Клин, Егорьевск, Павловский Посад, Наро-Фоминск, Ступино, Солнечногорск, Лыткарино, Кашира, Истра, Можайск, Бронницы, Белоозёрский, Кубинка, Софрино, Протвино, Луховицы, Ликино-Дулёво, 1 Москва - Электросталь 18541 20345 11,3 2,9 9,7 Куровское (Давыдово), Красноармейск, Киржач, Пересвет

(Краснозаводск), Звенигород, Барыбино (мкрн. г. Домодедово), Некрасовский, Электроизолятор, Пущино, Электрогорск, Поварово, Киевский (поселение Москвы), Черноголовка, Тучково, Покров, Белые Столбы (мкрн. г. Домодедово), Яхрома, Жуков, Руза, Михнево, Запрудня, Фряново, Кременки, Высоковск, Дрезна, Молоково, Таруса, Алачково, Новопетровское, Глебовский

Гатчина, Всеволожск, Сестрорецк (город в составе Санкт-Петербурга), 2 Санкт-Петербург 5738 6460 13,5 6,2 12,6 Кировск (Шлиссельбург), Кронштадт (город в составе Санкт-Петербурга),

Никольское (Ульяновка), Тосно, Лесколово, Зеленогорск (город в составе

67 Кроме микрорайона Сокольники.

68 Кроме микрорайонов Комсомольский, Руднев, Шахтёрский.

69 Указан главный город и УА свыше 250 тыс. человек.

70 В скобках указаны населенные пункты свыше 10 тыс. человек, входящие в соответствующий УА, не указанные в таблице П2.

Москва и Санкт-Петербург 24279 26805 11,8 3,4

3 Екатеринбург 1997 2160 11,0 -1,3

4 Новосибирск 1914 2109 11,7 3,7

5 Нижний Новгород 2004 2000 1,5 -4,0

6 Ростов-на-Дону 1760 1853 5,6 4,7

7 Казань 1482 1637 11,8 4,9

8 Челябинск 1545 1632 7,2 -3,0

9 Самара 1582 1603 0,9 3,1

10 Волгоград - Волжский 1558 1542 -0,9 -1,4

11 Краснодар 1213 1460 24,9 9,8

12 Уфа 1301 1419 6,5 17,7

13 Красноярск 1224 1366 12,6 7,2

14 Омск 1351 1359 0,7 0,0

15 Воронеж 1244 1340 9,4 -2,6

16 Пермь 1193 1273 7,5 1,8

17 Саратов 1214 1241 2,3 1,8

18 Иркутск 1090 1167 10,9 0,9

19 Грозный 996 1164 12,7 18,6

20 Махачкала 1016 1105 8,3 10,7

21 Пятигорск 1072 1081 1,7 0,6

71 Кроме микрорайона Донской (входит в УА Кривянская).

5,3

1,3

Санкт-Петербурга), Сиверский, Вырица, Волосово, Рощино, Сосново, Агалатово, имени Морозова, Мга

10,4

^ 2 Первоуральск, Полевской, Ревда, Заречный (Белоярский), Сысерть, Дегтярск

^ 2 Бердск, Искитим, Пашино (мкрн. Новосибирска), Линево, Коченево, ' Колывань, Криводановка, Прокудское, Мошково

-0,2 Дзержинск, Бор, Балахна, Богородск, Заволжье, Городец, Володарск Новочеркасск71, Батайск, Азов (Кулешовка), Чалтьфь, Кривянская, Самарское, Пешково

10,4 Зеленодольск, Волжск, Пестрецы, Лаишево

5.6 Коркино (Роза), Еманжелинск, Красногорский, Аргаяш, Первомайский Чапаевск, Красная Глинка (микрорайон Самары), Кинель, Рощинский, Новосемейкино, Красный Яр, Прибрежный (микрорайон Самары)

-1,0 Волжский *, Краснослободск, Ленинск, Дубовка, Светлый Яр

Динская, Северская, Афипский, Новотитаровская, Ильский, Энем,

20,3 Медведовская, Адыгейск, Марьянская, Васюринская, Старокорсунская, Пластуновская, Старомышастовская, Черноморский, Нововеличковская Дёма (район Уфы), Благовещенск, Иглино, Шакша (мкрн. Уфы), Чишмы, Кармаскалы, Алкино-2, Булгаково, Авдон

11.7 Железно горек (Сосновоборск), Дивно горек, Емельяново

0,6 Береговой (микрорайон Омска), Таврическое, Лузино, Любинский

7.7 Нововоронеж, Рамонь, Воля, Хохольский

6.7 Краснокамск, Полазна, Звёздный, Новые Ляды (микрорайон Перми)

2,3 Татищево (Светлый)

7,1 Ангарск, Усолье-Сибирское, Хомутово, Белореченский

Урус-Мартан (Катыр-Юрт, Гехи), Курчалой (Цоцин-Юрт, Автуры, Гелдаган, Майртуп), Гудермес, Шали (Герменчук), Аргун (Мескер-Юрт),

16.8 Бачи-Юрт (Аллерой), Ойсхара, Алхан-Кала (Алхан- Юрт), Старые Атаги, Ачхой-Мартан, Гойты, Самашки, Дуба-Юрт, Серноводское, Махкеты, Толстой-Юрт, Ассиновская, Червленная

8.8 Буйнакск (Нижнее Казанище), Карабудахкент, Манас, Нижний Дженгутай

Ф ^ Кисловодск, Ессентуки (Ессентукская), Георгиевск (Незлобная,

' Краснокумское), Минеральные Воды, Учкекен, Иноземцево,

9,1

19 МА-миллио ников 26754 28511 7,5 4,0

22 Новокузнецк - Прокопьевск 1034 995 0,0 -6,9

23 Владикавказ - Назрань 930 991 -2,9 13,6

24 Набережные Челны 913 949 4,8 2,8

25 Тюмень 721 943 33,8 12,4

26 Барнаул 828 865 4,0 6,3

27 Тольятти 834 833 -0,8 5,0

28 Владивосток 785 805 2,9 -0,9

29 Ижевск 759 794 4,5 5Д

30 Калининград 701 789 15,3 6,7

31 Томск 724 784 10,9 0,9

32 Чебоксары 743 782 7,8 -7,3

33 Ульяновск 771 778 2,1 -6,0

34 Ярославль 746 771 3,6 2,0

35 Астрахань 721 741 3,4 0,4

36 Пенза 714 730 3,8 -2,9

37 Киров 694 724 9,4 -8,0

38 Тула 754 724 -3,9 -4,2

39 Хабаровск 677 720 7,5 -4,1

40 Оренбург 656 707 7,7 8,1

41 Кемерово 678 699 2,1 6,8

42 Белгород 634 686 13,6 -4,2

43 Липецк 667 675 0,8 2,7

44 Симферополь ** 664 667 1,9 -3,4

45 Рязань 631 650 3,6 -1,7

46 Ставрополь 571 650 15,7 0,4

47 Иваново 661 648 -0,5 -5,5

48 Курск 605 640 8,8 -5,2

49 Брянск 641 622 -1,8 -6,0

50 Архангельск 613 597 -0,3 -5,6

72 Кроме микрорайона Яблоневый Овраг.

Железноводск, Новопавловск, Суворовская, Залукокоаже, Малка, Александрийская, Лысогорская

6,6_

^ ^ Прокопьевск *, Новоильинский (район Новокузнецка), Осинники

(Калган), Красный Камень (микрорайон Киселёвска), Краснобродский ^ ^ Назрань *, Беслан, Кантышево, Алагир, Нестеровская, Ардон, Верхние

Ачалуки, Сурхахи, Гизель, Дигора 3,9 Нижнекамск, Елабуга, Менделеевск 30,8 Боровский, Винзили, Богандинский

4.5 Новоалтайск, Сибирский -0,1 Жигулёвск72, Ягодное

2.6 Заводской (мкрн. Артёма), Раздольное

4.6 Агрыз, Завьялово

12.6 Балтийск, Пионерский (Светлогорск), Светлый, Зеленоградск, Гвардейск 8,4 Северск, Богашево, Светлый

5,3 Цивильск

0,9 Новоульяновск, Чердаклы

3.3 Тутаев, Гаврилов-Ям

2,8 Красный Яр, Камызяк, Нариманов, Володарский

2.2 Заречный, Мокшан

4.4 Кирово-Чепецк, Слободской, Лянгасово (микрорайон Кирова) -4,0 Ясногорск, Советск, Болохово

6,4

7,8 Подгородняя Покровка

^ | Березовский, Топки, Лесная Поляна (микрорайон Кемерово), Кедровка (микрорайон Кемерово)

8.3 Шебекино, Строитель, Борисовка, Томаровка, Октябрьский 1,1 Грязи

0,4 Бахчисарай, Белогорск, Октябрьское, Почтовое, Зуя, Кольчугино

3,0

13.7 Пелагиада, Рыздвяный -1,9 Шуя, Фурманов, Тейково

5.7 Курчатов

-3,0 Дятьково, Карачев, Фокино, Сельцо -2,6 Северодвинск, Новодвинск

51 Стерлитамак 592 584 3,1 -5,5 -1,3 Салават, Ишимбай

52 Нальчик 573 583 -0,4 4,2 1,8 Баксан (Дыгулыбгей, Исламей, Заюково), Нарткала, Чегем (Чегем

Второй), Старый Черек, Анзорей

53 Хасавюрт 502 575 11,8 15,6 14,4 Кизилюрт, Дылым (Ленинаул), Герзель-Аул, Муцалаул, Костек, Ножай-Юрт, Стальское, Новогагатли, Мескеты

54 Улан-Удэ 465 533 14,5 14,8 14,5 Онохой

55 Сочи 421 530 25,7 26,5 26,1 районы города Сочи: Адлер, Лазаревское, Лоо

56 Шахты 558 525 -4,4 -7,3 -5,9 Новошахтинск, Гуково, Красный Сулин, Зверево

57 Владимир 508 509 3,4 -5,8 0,3 Радужный, Юрьевец + Энергетик (микрорайоны Владимира) Собинка, Судогда, Лакинск, Суздаль

58 Тамбов 502 501 4,2 -8,1 -0,1 Котовск, Рассказово

59 Тверь 481 500 5,1 -4,8 3,9 Редкино

38 МА-полумиллиоников 25671 26799 5,7 1,0 4,4

Итого по 59 крупным МА 76705 82114 8,4 2,7 7,1

Остальное население РФ ** 68496 64635 -5,6

Справочно: Прочие МА численностью не менее 250 тыс. человек, входящие в ОМА не менее 500 тыс. человек:

Саранск 466 482 7,7 -7,0 3,3 Рузаевка, Ромоданово

Севастополь ** 414 481 19,4 7,1 16,3 районы Севастополя: Северная Сторона, Балаклава, Кача; Вилино

Калуга 452 452 1,9 -5,4 -0,1 Товарково, Воротынск, Кондрово

Орёл 451 441 -1,8 -4,2 -2,2 Кромы, Нарышкино

Нижний Тагил 460 441 -3,5 -6,6 -4,2 Верхняя Салда, Нижняя Салда

Новороссийск 374 438 13,6 26,4 17,3 Геленджик, Раевская

Новомосковск 430 404 -6,4 -5,5 -6,0 Киреевск, Богородицк, Кимовск, Сокольники (микрорайон

Новомосковска)

Смоленск 386 403 4,8 3,8 4,7 Гнёздово (микрорайон Смоленска)

Армавир 348 347 0,0 -1,5 -0,4 Успенское

Таганрог 357 346 -2,5 -6,1 -3,1 Покровское, Матвеев Курган

Кострома 327 339 3,2 5,7 3,5 Красное-на-Волге

Источник: Расчеты автора на основе данных ^Росстат 2010, 2020).

Примечания:

* - Состав УА указан в таблице П-2.

** - Расчеты проведены в том числе с использованием данных для населения Крыма и Севастополя: (Укрстат 2011).

Таблица П-4. Объединенные метрополитенские ареалы России численностью не менее 500 тыс. человек

Население, Изменение численности населения,

№ ОМА73 тыс. человек 2020 г. к 2010 г., % Состав ОМА:

2010 г. 2020 г. основной прочие МА ОМА МА, входящие в состав ОМА74

МА

1 Москва - Электросталь 18953 20720 9,7 -8,8 9,3

2 Санкт-Петербург 5832 6556 12,6 2,0 12,4

Москва и Санкт-Петербург 24785 27276 10,4 -6,8 10,1

3 Ростов-на-Дону - Шахты - 2810 2853 5,3 -4,8 1,5

Таганрог

4 Самара - Тольятти 2448 2466 1,3 -0,3 0,7

5 Екатеринбург 2208 2357 8,2 -7,2 6,7

6 Нижний Новгород 2224 2204 -0,2 -7,1 -0,9

7 Краснодар

1870

2130

20,3

2,0

13,9

Дубна (Кимры), Александров + Струнино (Карабаново) 75, Конаково, Волоколамск, Петушки, Талдом, Новозавидовский Сосновый Бор, Любань, Каменка

Шахты *, Таганрог *, Кущевская, Зерноград, Багаевская Тольятти *, Безенчук

Новоуральск (Верхний Тагил), Асбест (Рефтинский, Малышева) Павлово (Ворсма), Мулино (Ильиногорск), Семенов, Дальнее Константиново

Славянск-на-Кубани (Полтавская, Петровская, Анастасиевская, Старонижестеблиевская), Усть-Лабинск (Ладожская), Тимашевск (Брюховецкая), Кореновск (Платнировская), Горячий Ключ, Калининская + Старовеличковская, Мингрельская

8 Новосибирск 1927 2121 10,2 -4,1 10,1 Горный

9 Махачкала 1642 1813 8,8 13,0 10,4 Хасавюрт *, Избербаш (Каякент), Сергокала

10 Казань 1542 1696 10,4 -1,2 10,0 Арск, Звенигово

11 Челябинск 1560 1646 5,6 1,0 5,5 Кунашак

12 Волгоград - Волжский 1592 1572 -1,0 -12,7 -1,3 Калач-на-Дону

13 Уфа 1317 1435 9,1 -1,2 9,0 Кушнаренково

14 Воронеж 1327 1419 7,7 -4,8 6,9 Усмань, Хлевное, Верхняя Хава, Нижнедевицк

15 Ярославль - Кострома 1379 1392 3,3 -1,8 1,0 Кострома *, Рыбинск, Ростов

16 Симферополь -Севастополь ** 1298 1366 0,4 10,4 5,3 Севастополь *, Евпатория (Саки)

17 Красноярск 1224 1366 11,7 нет 11,7

73 Указан главный город и УА свыше 250 тыс. человек.

74 В скобках указаны населенные пункты и УА свыше 10 тыс. человек, входящие в соответствующий МА, не указанные в таблицах П-2 и П-3.

75 Здесь и далее через знак «+» обозначены иные населенные пункты численностью свыше 10 тыс. человек, входящие в этот УА.

18 Омск 1351 1359 0,6 нет

19 Пермь 1271 1347 6,7 -5,4

20 Саратов 1304 1327 2,3 -5,8

21 Тула - Новомосковск 1308 1246 -4,0 -5,8

22 Грозный 1066 1241 16,8 11,7

23 Иркутск 1100 1177 7Д -6,6

24 Ижевск 1116 1142 4,6 -2,5

25 Пятигорск 1133 1138 0,8 -6,0

26 Новокузнецк - 1181 1135 -3,8 -5,4

Прокопьевск

27 Владивосток 1091 1118 2,6 2,4

28 Владикавказ - Назрань 998 1074 6,6 22,0

29 Набережные Челны 1006 1037 3,9 -5,4

27 ОМА-миллиоников 40293 42178 5,6 0,3

30 Новороссийск 819 959 17,3 16,9

31 Тюмень 733 954 30,8 -12,2

32 Ставрополь 873 938 13,7 -4,5

33 Барнаул 848 884 4,5 -6,4

34 Нальчик 801 810 1,8 -0,8

35 Калининград 712 800 12,6 -1,7

36 Чебоксары 754 792 5,3 -11,5

37 Ульяновск 782 788 0,9 -7,5

38 Томск 724 784 8,4 нет

39 Пенза 742 754 2,2 -13,1

40 Липецк 753 751 1,1 -11,0

41 Хабаровск 705 745 6,4 -13,0

42 Астрахань 721 741 2,8 нет

43 Киров 708 737 4,4 -6,7

44 Белгород 680 730 8,3 -4,7

45 Курск 696 718 5,7 -13,2

46 Оренбург 656 707 7,8 нет

47 Иваново 719 702 -1,9 -8,0

48 Владимир 711 700 0,3 -6,2

49 Кемерово 92 678 699 3,1 нет

0,6

5,9 Добрянка, Нытва, Оханск

1,7 Маркс, Красноармейск, Подлесное

-4,7 Новомосковск *, Алексин, Плавск, Венев

16,5 Ведено, Калиновская, Шатой, Ялхой-Мохк

7.0 Мишелевка

2.3 Воткинск, Сарапул, Чайковский 0,5 Зеленокумск

-4,0 Междуреченск (Мыски)

2.5 Уссурийск, Большой Камень (Фокино) 7,7 Малгобек + Сагопши

3.1 Заинек, Мензелинек, Камские Поляны

4. 7_

Крымск (Ахтырский + Холмская, Абинск), Анапа + Анапская +

17,1 Витязево (Гостагаевская), Темрюк (Старотитаровская),

Варениковская

30,1 Тугулым

^ ^ Невинномысск (Кочубеевское), Изобильный (Солнечнодольск, Донское)

4.2 Павловск

1,0 Прохладный (Майский, Карагач), Терек (Эльхотово), Советская

12,3 Правдинск

5.0 Красноармейское 0,7 Старая Майна

8.4

1.6 Сурск, Лунино

-0,3 Лебедянь, Данков, Лев Толстой

5,6 Хор (Переяславка)

2.8

4,2 Юрья

7,4 Короча, Прохоровка

3,2 Льгов, Обоянь, Щигры 7,8

-2,4 Приволжск (Волгореченск), Комсомольск

-1,5 Ковров (Камешково)

3.1

50 Рязань 653 670 3,0 -9,0 2,6 Спасск-Рязанский, Старожилово

51 Брянск 641 622 -3,0 нет -3,0

52 Армавир 628 620 -0,4 -2,6 -1,4 Лабинск (Курганинск, Мостовской), Хакуринохабль

53 Архангельск 613 597 -2,6 нет -2,6

54 Стерлитамак 603 594 -1,3 -7,0 -1,4 Стерлибашево

55 Нижний Тагил 599 568 -4,2 -8,5 -5,2 Кушва (Красноуральск), Невьянск (Кировград)

56 Тверь 548 562 3,9 -6,5 2,6 Торжок

57 Саранск 552 560 3,3 -9,4 1,3 Чамзинка, Починки, Кемля, Большие Березники

58 Смоленск 553 554 4,7 -9,9 0,2 Сафоново (Верхнеднепровский, Дорогобуж), Ярцево, Починок

59 Улан-Удэ 465 533 14,5 нет 14,5

60 Сочи 421 530 26,1 нет 26,1

61 Орёл 536 516 -2,2 -11,3 -3,7 Мценск, Болхов, Чернь

62 Тамбов 513 510 -0,1 -17,6 -0,5 Сатинка

63 Калуга 504 500 -0,1 -7,3 -0,8 Суворов, Медынь

38 ОМА-полумиллиоников 22645 23629 5,2 -2,4 4,3

Итого по 63 крупным ОМА 87723 93084 7,0 -0,8 6,1

Остальное население РФ ** 57478 53665 -6,6

Источник: Расчеты автора на основе данных (Росстат 2010, 2020).

Примечание: * - Состав МА указан в таблицах П-2 и П-3.

** - Расчеты проведены в том числе с использованием данных для населения Крыма и Севастополя: (Укрстат 2011).

DEFINING THE BOUNDARIES OF URBAN AGGLOMERATIONS IN RUSSIA: MODEL CREATION AND RESULTS

Alexander RaYsSikh

The article is a continuation of the article (Raysikh 2020), where the problem of defining the boundaries of urban agglomerations or delineating urban agglomerations based on world experience was formulated. At the same time, it was emphasized that the methodology for assessing the boundaries of urban agglomerations should be based, on the one hand, on the source data available to all countries, and, on the other hand, on accumulated world experience, ensuring an acceptable approximation to many already used models of delimitation.

The purpose of this article is to develop and test a model of the delimitation of urban agglomerations based on international and domestic experience and suitable for the conditions of Russia and other countries of the world.

Based on the available data, the results of using various methods of urban agglomeration delimitation were analyzed, and their advantages and disadvantages were identified. As a result, the author's model of urban agglomeration delimitation was proposed. The assessment of the composition and boundaries of urban agglomerations in Russia made on this basis showed a fairly high degree of approximation to existing models of urban agglomeration delimitation (which, as a rule, are based on the use ofraw data that are not evaluated by statistical agencies in most countries of the world, including Russia).

Key words: urban agglomeration, delimitation of urban agglomerations, agglomeration core, urbanized area, metropolitan area, combined metropolitan area.

Alexander Raysikh (reisig@mail.ru), independent expert, Russia. Date received : May 2020.

REFERENCES

Antonov E.V., Makhrova A.G. (2019). The Largest urban agglomerations and forms of settlement of the superaglomerational level in Russia. Izvestiya RAN [Izvestiya RAS]. Geographical series, 4, 31-45. (In Russ.) URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=39239323

Izhguzina N.R. (2014) Approaches to the delimitation of urban agglomerations. Diskussiya [Discussion], 9(50), 44-52. (In Russ.). Retrieved from

https://cyberleninka.ru/article/v/podhody-k-delimitatsii-gorodskih-aglomeratsiy

Lappo G.M. (1978). Development of urban agglomerations in the USSR. Moscow: Nauka. (In Russ.).

Lappo G.M., Polyan P.M., Selivanova T.V. (2007). Agglomerations in Russia in the 21st century. Vestnik Fonda regional'nogo razvitiya Irkutskoi oblasti [Bulletin of the regional development Fund of Irkutsk region], 1, 45-52, (In Russ.). Retrieved from http://www.frrio.ru/uploads_files/Lappo.pdf

Leyzerovich E.E. (2010). Grid of economic microdistricts in Russia. 2008 version. Regionalnye issledovaniya [Regional study]. 4(30), 14-28. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=15637765

Limonov L.E. (2014). Regional'naya ekonomika i prostranstvennoye razvitiye [Regional economy and spatial development]. Vol. 1. Moscow: Urait. (In Russ.).

Listengurt F.M. (1975). Criteria for the allocation of large-scale agglomerations in the USSR. Izvestiya Akademii nauk USSR [News of the Academy of Sciences], geographical series, 6, 41-50. (In Russ.).

Makhrova A.G., Babkin R.A. (2018). Analysis of Moscow agglomeration settlement system pulsations based mobile operators data. Regional'nyye issledovaniya [Regional studies], 2(60), Smolensk state University, 68-78. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=35417472

Maloyan G.A. (2012). To the problems of forming urban agglomerations. Arkhitektura i

stroitefstvo Rossii [Architecture and construction of Russia], 2, 83-85. (In Russ.). Retrieved from https://cyberleninka.ru/article/n/k-problemam-formirovaniya-gorodskih-aglomeratsiy

Minekonomrazvitiya (2018). Supporting materials for the draft spatial development Strategy for the period up to 2025. Appendix to the letter of the Ministry of economic development of Russia dated 27.07.2018 No. 21077-vzh/D27i. (In Russ.). Retrieved from https://www.spsss.ru/assets/files/2018/v-nts_strategiya-prostranstvennogo-razvitiya.pdf

Monastyrskaya M.E., Peslyak O.A. (2019). The method of determining the boundaries of urban agglomerations. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Bulletin of BSTU named after V.G. Shukhov], 2, 111-121. (In Russ.). Retrieved from https://riorpub.com/en/storage/view/31904

Nefedova T.G., Averkieva K.V., Makhrova A.G. (Red.) (2016). Mezhdu domom i ... domom. Vozvratnaya prostranstvennaya mobilnosf naseleniya Rossii [Between home and ... home. Return spatial mobility of the Russian population]. Moscow: New Chronograph. (In Russ.).

Pivovarov Yu.L. (2002). Constriction of the 'economic oecumene' of Russia. Mirovaya

ekonomika i mezhdunarodnye otnosheniya [World Economy and International Relations], 4, 63-69. (In Russ.).

Polyan P.M. (2014). Territorial structures - urbanization - settlement: theoretical approaches and research methods. Moscow: Novy Chronograph. (In Russ.).

Polyan P.M., Zaslavsky I.N., Naimark N.I. (1988) .Problems of urban agglomerations delimitation: comparison and synthesis of leading methods. Problemy territorial'noj organizacii prostranstva i rasseleniya v urbanizirovannykh rajonakh [Problems of territorial organization of space and settlement in urbanized areas]. Sverdlovsk, 26-40. (In Russ.).

Puzanov A., Popov R. (2017). Approaches to assessing the development of urban agglomerations. Moscow: Institut ekonomiki goroda. (In Russ.) Retrieved from http://www.urbaneconomics.ru/sites/default/files/iue_press.pdf

Raysikh A.E. (2020). K voprosu ob opredelenii granits gorodskikh aglomeratsiy: mirovoy opyt i formulirovka problemy [Defining the boundaries of urban agglomerations: problems, international experience, solutions and results]. Demographic Review, 7(1), 27-53. (In Russ.). Retrieved from https://demreview.hse.ru/article/view/10819/12136

Rosstat (2010). Publication of the results of the 2010 all-Russian census. Vol. 1. The number and location of the population. 11. Population of Russia, Federal districts, subjects of the Russian Federation, urban districts, municipal districts, urban and rural settlements. (In Russ.). Retrieved from https://gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/Documents/Vol1/pub-01-11.xlsx

Rosstat (2019). Population of the Russian Federation by municipalities as of January 1, 2019, table 26-19. (In Russ.). Retrieved from https://www.gks.ru/compendium/document/13282.

Rosstat (2020). The permanent population of the Russian Federation by municipality as of January 1, 2020. URL: https://gks.ru/folder/12781 (Information section, Operational information subsection).

Shitova Yu.Yu., Shitov Yu.A. (2016). GIS - monitoring of pendulum labor migration as a task of regional management. Sovremennye tekhnologii upravleniya [Modern control technologies], 2 (62), 49-60. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=25512255

Shitova Yu.Yu., Shitov Yu.A., Vlasov D.N. (2019). Digital monitoring of transport in the Moscow agglomeration using geoinformation systems. Vestnik Universiteta Pravitef stva Moskvy [Bulletin of the Moscow Government University], 3 (45), 54-59. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=41192517

Sokolov S.N. (2015). Agglomeration forms of resettlement in Ugra. Aktual'nye problemy gumanitarnykh i estestvennykh nauk [Actual Problems of Humanitarian and Natural Sciences], 12-8, 61-66. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=25284020

Strel'nikov A.I., Semenova O.S. (2010). Options to identify the boundaries of agglomerations in modern terms based on the analysis of social and economic linkages and using calculation models. Transportnoe delo Rossii [Transport Business of Russia], 8(81), 145-155. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=20137326

Ukrstat (2011). Statistical collection "the number of available population of Ukraine as of January 1, 2011". Kiev: DKS. Retrieved from

http://database.ukrcensus.gov.ua/PXWEB2007/ukr/publ_new1/2011/chnas.zip

Ulyaeva A.G. (2016). Development and approbation methods of determining the spatial localization of agglomeration (on materials of Republic Bashkortostan). Sovremennaya nauka: aktual'nyye problemy teorii i praktiki. Seriya: ekonomika i pravo [Modern science: actual problems of theory and practice. Series: Economics and law], 10, 48-54. (In Russ.). Retrieved from http://www.nauteh-journal.ru/files/74030711-81c9-405a-9ef7-c2cf65b992cb

Ulyaeva A.G., Migranova L.I. (2017). A Study of the process of circular labor migration in the urban agglomeration. Vestnik Belgorodskogo universiteta kooperacii, ekonomiki i prava [Bulletin of the Belgorod University of cooperation, economics and law], 5 (66), 179-193. (In Russ.). Retrieved from https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29962579

Yusin G.S., Raev Yu.V., Alekseeva A.A. (2015). Improving the settlement system is a key direction of the spatial development strategy of Russia. GradostroiteFstvo [Urban planning], 2, 9-28. (In Russ.). Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=24373787

Zanadvorov V.S., Zanadvorova A.V. (2003). Ekonomika goroda. Vvodnyy kurs: uchebnoye posobiye [The Economy of the city. Introductory course: tutorial]. Moscow: ICC «Akademkniga. (In Russ.)