С. В. Серебрякова. Моделирование региональной структуры современного российского общества (на примере Приволжского федерального округа)

С. В. СЕРЕБРЯКОВА

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ СОВРЕМЕННОГО РОССИЙСКОГО ОБЩЕСТВА (на примере Приволжского федерального округа)

СЕРЕБРЯКОВА Светлана Владимировна, аспирант кафедры экономической социологии и маркетинга Московского государственного университета.

Одним из наиболее эффективных методов познания социальных систем является их моделирование, замена реальных систем их моделями. Региональная структура российского общества представляет собой настолько сложный комплекс процессов и явлений, что изучить, описать ее, тем более научиться моделировать, а следовательно, и управлять, представляется невозможным без разложения ее на составные элементы, использования приемов классификации форм движения (развития), понимания механизмов существования отдельно взятых элементов. В этой связи Ю. М. Плотинский отмечает, что в современной научной литературе зачастую понятие «модель» тесно связано с понятием «теория», более того, граница между ними действительно размыта¹.

Проблематика региональных моделей² и методология моделирования социальной структуры и социальных сетей³ активно разрабатывались в западной литературе начиная с 70-х гг. ХХ в. В отечественной литературе этой проблематике также уделялось значительное внимание⁴.

При рассмотрении понятия модели межрегионального взаимодействия важно положение о том, что каждый элемент может быть понят только в свете той роли, которую он играет по отношению к другим частям социальной системы. В первую очередь это положение делает возможным изучение вертикали (иерархии) современной российской региональной структуры, а также соотнесение ее в рамках оси социально-территориальной организации пространства «центр — полупериферия — периферия». Определенный уровень развития экономики одного региона нельзя улучшить, не ухудшая положения других. При этом существуют возможности, когда какие-либо регионы, действуя самостоятельно или в кооперации с другими регионами, могут достичь более выгодных для себя состояний. Зачастую наиболее важным требованием при выборе таких взаимовыгодных вариантов для регионов является условие принадлежности к центру.

Нами предлагается классификация моделей межрегионального взаимодействия в качестве сложной многоуровневой социально-экономической категории и как одного из главных факторов, позволяющих выявить направления, интенсивность и сущность развития региональной структуры российского общества. Классификация является результатом анализа имеющихся в отечественной научной литературе материалов по проблемам социально-экономических отношений регионов и проведенного нами в апреле-мае 2007 г. эмпирического исследования в Приволжском федеральном округе (ПФО). Исследование проведено методом глубинных интервью, в ходе него были опрошены эксперты, условно составившие 3 группы представителей: органов власти, бизнеса, общественности. Интервью проводились в трех городах ПФО: Нижнем Новгороде, Самаре, Сызрани.

По природе происхождения модели межрегионального взаимодействия подразделяются нами на естественно сложившиеся и искусственно организованные. В качестве примера первых может выступать процесс формирования ассоциаций экономического взаимодействия в России начала 90-х гг. ХХ в. В тот период стало очевидным, что суверенизация территорий, тенденциозность административных элит областей и республик РФ несостоятельны и абсурдны наряду с экономической, культурной, национальной, образовательной обособленностью территорий в рамках одной страны. Ассоциации стали своеобразным ответом на децентрализацию общества. Примером искусственно организованной модели взаимодействия можно считать политическое деление территории РФ на 7 федеральных округов и создание института полномочных представителей Президента РФ в соответствии с Указом Президента РФ от 13 мая 2000 г. ¹ 849 «О полномочном представителе Президента Российской Федерации в федеральном округе». Здесь имел место феномен конструирования пространства — повышения статуса определенных территорий, что скорректировало направления и интенсивность межрегионального взаимодействия в рамках искусственно созданной иерархии.

По характеру взаимодействия модели подразделяются на кооперационные, конкурентные и конфликтные. В качестве примера кооперационной модели в рамках ПФО можно привести взаимоотношения Республики Татарстан с Пензенской областью, руководство которой оказывает активную помощь при реализации инвестиционных проектов бизнесу из Казани. Не менее интересны частные случаи кооперационных моделей, а точнее различные роли (монополистические и конкурирующие), которые могут выполнять акторы, контролирующие взаимодействие нескольких регионов. Что касается конкурентных моделей, то на сегодняшний день они широко представлены в сфере экономики (например, между Нижегородской областью, Республиками Башкортостан и Татарстан); и в сфере телекоммуникаций (Н. Новгород — Чувашская Республика). Причиной конфликтов зачастую выступает так называемый национальный вопрос: нерешенность проблем татарского населения на территории Республики Башкирия, непризнание в некоторых аспектах Татарстаном наличия власти у полпреда.

По субъекту взаимодействия выделим микромодели, мезомодели, макромодели. Микромодели подразумевают под собой уровень межличностного общения; мезомодели охватывают взаимодействие от лица хозяйствующих субъектов (предприятий, акционерных обществ, товариществ, организаций, ассоциаций, концернов, союзов и т. д.); макромодели характеризуют действия, осуществляемые от лица социально-территориальных общностей.

По сущности взаимодействия модели подразделяются на интегрирующие, дезинтегрирующие, устойчивые. В качестве примера интегрирующей модели может выступать деятельность любой общественной организации регионального значения, а также множество проектов окружного значения, например, консолидация усилий республик Марий Эл, Чувашии и Нижегородской области в поиске решений проблемы подъема уровня воды в водохранилище Чебоксарской ГЭС. Дезинтегрирующая модель зачастую приводит к отказу от взаимодействий вне региона, примером ее воспроизводства можно считать политику властей субъектов РФ по использованию только собственных ресурсов, несмотря на качество, что позволяет удерживать деньги внутри региона: «на строительство — только свой кирпич», «печататься только в своих типографиях» и т. д. Устойчивые модели — те, которые не оказывают влияния на изменение интенсивности взаимодействия.

По масштабам включенности⁵ выделяются модели макро-региональные, межрегиональные, региональные, локальные. Макрорегиональные модели взаимодействия охватывают значительные по территории регионы страны, например, Европейская часть России. Межрегиональные объединяют несколько регионов — субъектов РФ, которые наиболее интенсивно взаимодействуют между собой, например, регионы Черноземья. Региональные модели соответствуют субъектам РФ — республикам, краям, областям, автономной области и автономным округам, городам федерального подчинения. Локальные представлены территориально-административными частями субъектов РФ — муниципальными образованиями (городские и сельские поселения, муниципальные районы и городские округа).

Имеется разделение моделей и по осуществляемым функциям: координирующим, контролирующим, организационным, распределительным, представительским и смешанным. В данный момент распределительную функцию в российском межрегиональном взаимодействии осуществляет налоговая система РФ; координирующую в сфере производства и торговли — ассоциации экономического взаимодействия; контролирующую, представительскую и организационную в большей степени взял на себя аппарат полномочных представителей Президента РФ.

По типам ресурсов (потоков), являющихся предметом обмена в процессе взаимодействия, мы выделяем финансовые, информационные, технологические, организационные, ресурсные, миграционные модели.

В отечественной социологической литературе такая классификация впервые вводится в научный оборот и поэтому в ходе практического применения может быть дополнена другими признаками (например, жизненный цикл модели, степень включенности элементов, сфера взаимодействия и т. д.).

По результатам эмпирического исследования также возможно выделить некоторые основные формы, которые, по мнению экспертов, принимает сегодня межрегиональное взаимодействие на уровне федерального округа: производственно-экономическая кооперация предприятий, координация производства товаров и услуг, разработка концепций развития территорий, студенческая и рабочая миграция, межрегиональные социальные проекты, конкурсы, выставки, выездные совещания, встречи на региональном и муниципальном уровнях; обмен опытом в научной, образовательной, медицинской, производственной, управленческой, сельскохозяйственной сферах (научно-практические конференции, семинары); получение федеральной властью информации и отчетности «с мест», контроль исполнения постановлений; сбор налогов и распределение дотаций на федеральном, региональном и муниципальном уровнях; культурно-развлекательные и спортивные мероприятия межрегионального значения.

Предметом нашего исследования на этом этапе выступают позиции и роли регионов ПФО в структуре межрегионального взаимодействия. При их изучении и сравнительном анализе целесообразным для нас представляется применение некоторых аспектов теории графов.

Выделим в изучаемом нами явлении (в данном случае взаимодействии в сфере товарооборота ПФО) конечное множество X = {1, 2, ..., n}, состоящее из n = 14 элементов — регионов, между которыми происходит активное взаимодействие (показатели ввоза-вывоза по группам товаров, составляющие более 50 %), и множество бинарных отношений, заданных на первом множестве. Cоотнесем (согласно статистическим данным по ПФО за 2006 г.⁶) вершины графа интересующие нас субъекты РФ, а ребрам — отношения между ними. Полученный граф (рисунок) является математической моделью межрегионального взаимодействия на уровне ПФО, а свойства графа будут отражать структурные свойства изучаемого нами явления.

Рисунок доступен в полной PDF версии.

Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Самарская область Саратовская область Ульяновская область

Тип сети, построенной по принципу выделения связей взаимодействия, дает возможность применить количественные методы анализа. Методологически мы отказались от указания направлений и считаем сеть взаимной (независимо от того, является ли регион крупным поставщиком, либо покупателем, он является элементом взаимодействия). Наличие любого из этих условий либо двух одновременно обозначены ребрами; мы не конкретизируем весовые коэффициенты, а наличие / отсутствие взаимодействия (ввоза и/или вывоза) кодируем как 1 или 0 соответственно.

В исследовании Бейвласа было предложено понятие центральности. Это некоторая способность актора сосредотачивать на себе коммуникации и движение ресурсных потоков, выступающая преимуществом перед другими участниками сети. Определим степень центральности (СЦ) для каждого региона ПФО в нашем случае как количество связей (nсц) у каждой вершины.

Так, значения СЦ_max принадлежат Нижегородской области (n₉ = 9), Самарской области (n₁₂ = 7) и Республике Мордовия (n₃ = 7). СЦ_min характерны для Пермского края (n₇ = = 2), Удмуртской Республики (n₅ = 3), Чувашской Республики (n₆ = 3) и Оренбургской области (n₁₀ = 3).

Г. В. Градосельская полагает, что центральность зависит от того, какое количество потоков перемещаемых ресурсов контролирует та или иная вершина (чем оно больше, тем более «центральным» является регион), и предлагает при ее расчете воспользоваться формулой:

Формула доступна в полной PDF версии.

Это ненормированный показатель актора n_i. В нашем графе из любой вершины можно попасть в любую другую одним или несколькими путями. Если путей несколько, то определим кратчайший (который включает наименьшее количество ребер). Кратчайших путей в большинстве случаев тоже несколько. Так, например, Республика Марий Эл связана с Ульяновской областью через Нижегородскую (путь 2—9—14), через Республику Мордовия (путь 2—3—14) и через Республику Татарстан (путь 2—4—14). Одно из слагаемых для Нижегородской области в формуле (1) равно 1/3, так как ею контролируется взаимодействие 1/3 кратчайших путей на данном участке 2—14.

Нам представляется возможным дополнить перечень получения информации при анализе графа, определив в ходе расчета центральности еще и то, какие из потоков товаров монопольно контролируются вершинами (регионами), какие акторы явно конкурируют за право контроля. Сделаем это на примере лидеров по показателю степени центральности: Нижегородской, Самарской областей и Республики Мордовия.

Анализ показывает, что Республика Мордовия имеет две монопольные позиции, существенно контролируя взаимодействие Саратовской области с Республикой Марий Эл и Чувашской Республикой. Нижегородская область является единственным крупным посредником взаимодействий Республики Башкортостан и Чувашской Республики, а также Республики Татарстан и Пензенской области. Самарская область — связующее звено для Республики Удмуртия с Пензенской областью и Республикой Мордовия. Нижегородская область делит с Самарской контроль кооперации Ульяновской области с Республикой Башкортостан и Пензенской областью. Республика Мордовия конкурирует с Нижегородской за весомое участие во взаимодействии следующих пар регионов: Республика Марий Эл — Пензенская область, Республика Марий Эл — Самарская область, Чувашская Республика — Пензенская область, Чувашская Республика — Самарская область, Чувашская Республика — Ульяновская область. Самарская область и Республика Мордовия являются конкурентами при взаимодействии Ульяновской и Саратовской областей, а также в случае, когда вся выделенная нами группа регионов-лидеров является единственной связующей товарообмена между Пензенской и Ульяновской областями.

Расчет показателей посредничества центральностей показывает, что Ñ_B(n₃) = 6,67 — ненормированная центральность Республики Мордовия, Ñ_B(n₉) = 11,83 — ненормированная центральность Нижегородской области, Ñ_B(n₁₂) = 7,96 — ненормированная центральность Самарской области.

Мы видим, что центральности Республики Мордовия и Самарской области имеют разное значение: у первой она на 1/6 меньше, хотя степени центральности этих регионов равны. Для того чтобы сравнивать центральность разных акторов более объективно, оценку следует стандартизировать⁷. Так, максимальное количество связей между всеми вершинами графа равно (g–1)(g–2)/2. Соответственно, нормированная центральность будет рассчитываться по формуле:

Формула доступна в полной PDF версии.

В нашем случае g = 14 и нормировка будет равна 78. Значения нормированного показателя C’_B(n_i) лежат в пределах от 0 до 1. Чем больше C’_B(n_i), тем более центральной является эта позиция. Нормированные показатели центральности для Республики Мордовия, Нижегородской и Самарской областей соответственно равны C’_B(n₃) = 6,67/78 = 0,086, C’_B(n₉) = 11,83/78 = 0,152, C’_B(n₁₂) = 7,96/78 = 0,102.

Луис Вирт в работе «Ограниченность регионализма» совершенно очевидным считал то, что конкретная реальность региона, рассматриваемая с точки зрения некоторого данного явления, например, преступности, не всегда совпадает с регионом, рассматриваемым с точки зрения образования, досуга, налогообложения или промышленности⁸. При этом нельзя не согласиться с В. Н. Лексиным, А. Н. Швецовы-мутверждающими, что лишь поведение самого населения может считаться своеобразным индикатором территориальной депрессии⁹. Что есть норма, а что есть аномалия территориальной дифференциации решают не столько ученые и правительства, сколько само население соответствующих регионов, стремящееся переехать в более благоприятные регионы.

Искусственное формирование имиджа Нижегородской области и, в частности, придание Нижнему Новгороду статуса «столичного» города (в масштабах ПФО) с 2001 г. инициировало приток населения в регион и позволило выделять эту территорию в качестве стабильно «притягивающего» и консолидирующего региона. При этом Самарская область, имеющая крепкую экономику и занимающая лидирующее положение по многим социально-экономическим показателям, несмотря на тенденцию снижения коэффициента миграционного прироста вплоть до 2004 г. объективно является на сегодняшний день «центром» ПФО по притоку населения (в 2007 г. коэффициент миграционного прироста составил 23,3 в расчете на 10 тыс. населения).

При этом статистические данные в рамках субъектов РФ не отражают реальную ситуацию, а вычисляют зачастую «среднюю температуру по больнице» для отдельно взятого региона. На наш взгляд, адекватным уровнем анализа является уровень муниципальных образований, позволяющий анализировать социально-территориальные общности в континууме «центр — полупериферия — периферия».

По мнению некоторых ученых, межрегиональные экономические взаимодействия наиболее эффективны между участниками, приближенными к единому уровню социально-экономического развития и обладающими схожими условиями для экономической деятельности. Чем выше и однороднее уровень экономического развития участников, тем интенсивнее идет процесс развития межрегионального сотрудничества, тем разнообразнее его формы¹⁰. В качестве возможных моделей взаимодействия «центр — периферия» исследователи И. П. Рязанцев, А. Ю. Завалишин выделяют следующие: ядро (центр) «подтягивает» периферию до своего уровня, либо ядро развивается за счет периферии, объективно понижая этим уровень ее социально-экономического развития¹¹. Для нас представляется интересной проверка данных гипотез. При этом мы полагаем, что есть необходимость совмещения сетевого анализа со статистическим. В свою очередь приведенные в данной статье сетевые структуры взаимных воздействий в сфере товарооборота регионов могут выступать в качестве основополагающих формальных моделей при дальнейшем исследовании.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ Плотинский Ю. М. Модели социальных процессов. М., 2001. С. 87.

² См.: William A. Schaffer. 1999. Regional Impact Models. Regional Research Institute, West Virginia University; Galaskiewiczn J., Wasserman S. 1981. Change in a Regional Corporate Network. American Sociological Review. 46. P. 475—484; Wang F., Guldmann J. 1997. A spatial equilibrium model for region size, urbanization ratio, and rural structure. Environment and planning, 29. P. 929—941.

³ См.: Alba, Richard D. 1973. A graph-theoretic definition of a sociomet-ric clique. Journal of Mathematical Sociology, 3: 113—126; Arabie P., Boor-man S., Levit Pt. 1978. Constructing blockmodels: How and why. Journal of Mathematical Psychology, Vol. 17: 21—63; Burt, Ronald S. 1983. Corporate profits and cooptation: networks of market constraints and directorate ties in the American economy. New York; Burt, Ronald and M. J. Minor (eds.) 1983. Applied network analysis: A methodological introduction. Beverly Hills: Sage; Cartwright D., Harary F. 1956. Structural balance: A generalization of Heider’s theory, Psychological Review, 63: 277—292; Davis, James A. 1967. Clustering and structural balance in graphs, Human Relations, 30: 181—187; Friedmann, Harriet. 1988. Form and substance in the analysis of the world economy: 304—326 in Wellman and Berkowitz (eds.) Social structures: A network approach. Cambridge: Cambridge University Press; Newman M., Robey D. 1992. A social process model of user-analyst relationships. MIS Quarterly, Issue 2: 249—266; Physical models for social networks // Электрон. ресурс [режим доступа: http://64.233.183.104/search?q=cache:eHNZmi0bOAYJ:www. psych.unimelb.edu.au/cnss/assets/physical.pdf+model+of+social+processes&hl =ru&ct=clnk&cd=14&gl=ru&client=firefox-a]; Rapoport A. 1963. Mathematical models of social interaction, P. 493—579 in R. Luce, R. Bush and E. Galanter (eds.), Handbook of mathematical psychology, Vol. II. New York: Wiley; Singer B; Spilerman S. 1976. The Representation of Social Processes by Markov Models. The American Journal of Sociology, Vol. 82, ¹. 1: 1—54; Wasserman, Stanley, and Katherine Faust. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications; Wellman, Barry and S. D. Berkowitz (eds.) 1988. Social structures: A network approach Cambridge: Cambridge University Press.

⁴ См.: Бурков В. Н., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А. Теория графов в управлении организационными системами. М., 2001; Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии. М., 2004; Градосельская Г. В. Социальные сети: обмен частными трансфертами // Социол. журн. 1999 ¹ 1/2; Ивашиненко Н. Н. Изучение процессов конкуренции: анализ сетей взаимодействия предприятий // Экономическая социология. 2005. Т. 6. ¹ 4.

⁵ См.: Гладкий Ю. Н., Чистобаев А. И. Регионоведение: Учебник. М., 2003. С. 136—138.

⁶  В работе использовались статистические данные межрегионального товарооборота, представленные по методике, разработанной Е. Е. Скатер-щиковой.

⁷ См.: Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии. М., 2004.

⁸ Wirth L. Localism, Regionalism, and Centralization // Community Life and Social Policy: Selected Papers by Louis Wirth / Ed. by E. Wirth Mar-vick and A. J. Reiss, Jr. Chicago, 1956. P. 143—158.

⁹ Лексин В. Н., Швецов А. Н. Государство и регионы: теория и практика государственного регулирования территориального развития. М., 2007. С. 32—33.

¹⁰ См.: Развитие российских регионов: новые теоретические и методологические подходы / Ин-т проблем региональной экономики РАН; отв. ред. Е. Б. Костяновская. СПб., 2006.

¹¹ Рязанцев И. П., Завалишин А. Ю. Территориальное поведение россиян (историко-социологический анализ). М., 2006. С. 238.

Поступила 30.04.08.