Ю. В. Храмов. Транспортный аспект развития зоны влияния центра социально-экономической активности региона

Ю. В. ХРАМОВ

ТРАНСПОРТНЫЙ АСПЕКТ РАЗВИТИЯ ЗОНЫ ВЛИЯНИЯ ЦЕНТРА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНА

ХРАМОВ Юрий Владимирович, доцент кафедры менеджмента и предпринимательской деятельности Казанского государственного технологического университета, кандидат технических наук.

При определении пространственной конфигурации и размеров зоны влияния центра социально-экономической активности, а в качестве такового могут выступать центры концентрации населения (населенные пункты, мегаполисы, районы, регионы), промышленности (предприятия, промышленные кластеры), инфраструктурные элементы и т. д., довольно часто возникают трудности выбора критерия, определяющего параметры зоны. Эти критерии связаны со специфическими характеристиками социально-экономической ситуации и имеют различную природу: социальную, политическую, экономическую, административную, военную, культурную, инфраструктурную, территориальную (как фактор доступности), временную, природно-климатическую, институциональную, а при укрупненном анализе территориальных единиц в качестве критериев могут выступать цивилизационные и конфессиональные отличия.

Для поиска общих закономерностей и тенденций формирования конфигурации и пространственных размеров зоны рыночного доминирования центра социально-экономической активности необходимо выбрать интегральный показатель. На наш взгляд, таким показателем может быть транспортная система, связывающая эти центры. Н. Н. Баранский писал: «…с экономико-географической точки зрения города плюс дорожная сеть — это каркас, это остов, на котором все остальное держится, остов, который формирует территорию, придает ей определенную конфигурацию... Каждый новый город с самого своего возникновения вызывает к жизни тянущиеся к нему и от него дороги. И каждая новая дорога способствует возникновению на ней …новых населенных пунктов, в том числе и городов»¹.

При изучении пространственных характеристик социально-экономических систем важен транспортно-географический фактор как активная часть социально-экономического потенциала региона, который, привлекая новые инвестиции, оказывает прямое воздействие на ход формирования центров экономической активности и зон их влияния. Анализ транспортной сети позволит в некотором приближении получить интегральную оценку формы и размеров зоны влияния центра экономической активности, что в свою очередь даст возможность предприятиям оценить свои перспективы по пространственному распределению и сбыту продукции. Однако для полноты анализа необходимо учитывать и ряд других факторов, влияющих на форму и размеры зоны влияния. Во-первых, имеется ряд специфических факторов, оказывающих влияние на формирование и развитие центров экономической активности (структура институтов, рынок труда, экология, уровень культуры, менталитет населения, доминирующая модель менеджмента, мотивационные механизмы и процедуры принятия управленческих решений). Во-вторых, весьма специфично само влияние этих факторов на результирующие характеристики воспроизводственного процесса. В-третьих, в каждом центре экономической активности есть свои особенности взаимодействия «групп влияния» и согласования групповых и государственных интересов при решении вопросов размещения предприятий и производственных мощностей, развития сферы производства, распределения, потребления и обслуживания, а также регулирования стратегических товарных и финансовых потоков.

Впервые определил принцип формирования границы между соседними рынками и заложил основы для обоснования формы рынка К. Рау, сформулировав закон рыночных ареалов (зон). Э. Чизон показал, что на формирование рыночного ареала оказывают влияние не только конкурирующие продавцы, но и возможная конкуренция различных видов транспорта. По мнению Ф. Феттера, географическая точка, разделяющая два рынка, однозначно определяется комбинацией исходных цен и ставок фрахта². Неоднократно предпринимались попытки оценки пространственных размеров зоны влияния центров социально-экономической активности на основе показателей типа «объем» (численность населения, запасы готовой продукции, объем промышленного производства и т. д.) и показателей, характеризующих «интенсивность» (годовой торговый оборот между центрами социально-экономической активности, объем инвестиций и т. д.) с учетом расстояния или «экономического расстояния, доступности» между этими центрами.

Неоднократно предпринимались попытки оценки формы и размеров зон пространственного влияния центров социально-экономической активности на основе анализа функции плотности. Плотность транспортной сети может служить косвенным критерием. Однако обычный подход (длина дорог на единице площади) не позволяет определить пространственные размеры зоны влияния того или иного населенного пункта. Хотя можно определить абсолютные зависимости, о которых писал С. М. Гусейн-Заде: «Площадь зон, обслуживаемых одним центром, пропорциональна (р(х))~^г/3, а количество жителей, обслуживаемых одним центром, пропорционально (р(х))^1/3, где р(х) — функция плотности населения»³.

Более сложные модели, в которых используются вероятностные подходы или «нечеткие множества», предусматривают возможность частичного наложения зон влияния. Однако практическое использование этих моделей ограничено высокими требованиями к математической подготовке.

Указанные модели имеют недостаток: при определении формы и размеров зоны влияния центра социально-экономической активности не оценивается в полной мере влияние специфики и плотности транспортной сети. Принимается во внимание наличие транспортной инфраструктуры между центрами социально-экономической активности, но не учитывается влияние промежуточных центров. Так, В. А. Шу-пером предложен метод определения зон влияния города, основанный на использовании потенциала поля расселения, в котором не учитывался транспортный аспект. Величина радиуса зоны влияния установлена эмпирическим путем и определялась по формуле:

Формулы можно посмотреть в PDF версии журнала.

Для Москвы R приблизительно равно 130 км, что представляется очень малой величиной. В формуле, предложенной П. Конверсом, учитываются размеры соседних городов и расстояние между ними, но игнорируется влияние соседних или промежуточных населенных пунктов.

Возможным решением задачи определения научно обоснованных границ и размеров зон влияния центров социально-экономической активности является использование подходов конфигурационной статистики на основе предпосылки, что пространство изотропно (однородно, «прозрачно», проницаемо во всех направлениях при формировании связей между центрами)⁴. Конечно, реальное социально-экономическое пространство не изотропно, и формирование транспортной инфраструктуры определяется множеством факторов (при-родно-географических, политических, военных и т. д.). Но именно эта неопределенность влияния позволяет априори считать некоторое модельное социально-экономическое пространство изотропным.

Допустим, что отсутствует иерархия в системе центров социально-экономической активности. Предполагается, что центр может иметь максимум две транспортные связи с соседними центрами, и образование этих связей равновероятно. В рамках сделанных предположений систему транспортных связей между центрами можно представить как цепную структуру, состоящую из большого числа центров, соединенных между собой. Таким образом, образуется цепь, состоящая из (N+1) центральных мест и (N) транспортных связей, длиной (А) каждая. Таким образом, можно говорить о конформации системы связей между центрами, т. е. об определенном пространственном распределении (размещении) этих связей. Термин «конформация» (от лат. conformatio — форма, расположение) более точно, на наш взгляд, отражает смысл предложенной модели в отличие от термина «конфигурация». Конфигурация — пространственное расположение центров активности, определяемое координатами каждого из них. Конформация — система транспортных связей между центрами активности. Эта конфигурация центров активности мест может характеризоваться определенным набором конформаций, т. е. систем транспортных связей между центрами.

Теоретически цепь связей может существовать в виде множества конформаций. В реальности их количество ограничено существующей транспортной инфраструктурой. Однако поскольку разные конформации неравноценны с точки зрения эффективности функционирования экономической системы, существует одна или несколько устойчивых конформаций.

Для получения характеристик пространственных размеров зоны влияния необходимо проводить усреднения по полному набору конформаций связей между центрами активности. Ту или иную конформацию удобно характеризовать одним параметром — вектором h, соединяющим начало и конец этой цели.

Рассмотрим функции распределения по h для набора систем связей. Анализ построенной модели выделения кон-формационных цепей показал, что функция распределения расстояний между концами цепи имеет следующий вид:

W_x = (3/(2kNA²)) х exp(-3h²/(2NA²))

и вероятность нахождения одного конца цепи на расстоянии h от другого конца цепи в элементе dx=dxdy принимает следующие значения:

Wdx = (3/(2kNA²)) х exp(-3h²/(2NA²))dx.

Как видно, наибольшая вероятность имеет место для h=0, т. е. при совпадении конца цепи с ее началом, что является следствием равной вероятности всех направлений вектора h в двухмерном пространстве (при закреплении начала конформационной цепи в начале координат).

Если темпы развития транспортной инфраструктуры, приводящие к уменьшению расстояния между центрами активностей, возрастают, а темпы роста концентрации центров активностей стремятся к нулю, то зона влияния рассматриваемого центра может не увеличиваться, а при определенных условиях и уменьшаться. Если же рост концентрации центров активностей преобладает над темпами развития транспортной инфраструктуры, то зона влияния рассматриваемого центра увеличивается. Из этого следует, что на размеры зоны оказывают влияние две противоположные тенденции: с одной стороны, развитие транспортной инфраструктуры приводит к уменьшению размеров зоны влияния центра активности, с другой — увеличение концентрации ближайших промежуточных центров активности приводит к увеличению размеров зоны влияния рассматриваемого центра. Учитывая, что влияние уровня развития транспортной инфраструктуры носит линейный характер, а концентрации центров активностей на размеры зоны влияния имеет параболическую зависимость, а также принимая во внимание, что уровень инвестиций в создание транспортной инфраструктуры, как правило, ниже, чем в создание центра активности, основной вклад в размер зоны влияния оказывает уровень развития транспортной инфраструктуры.

На практике транспортная сеть представляет собой не линейную цепочку, связывающую соседние центры, а разветвленную сеть, у которой длина боковых транспортных ответвлений сопоставима с длиной основной транспортной ветви. В данном случае понятие вектора h, соединяющего концы цепи, теряет смысл, так же как и само понятие основной цепи. Для решения задачи о форме зоны влияния требуется отыскать ее наивероятнейшие средние размеры (а ) в направлении, перпендикулярном вектору h. Анализ

l J_m

построенной модели показал, что функция распределения расстояний в направлении, перпендикулярном h цепи, имеет следующий вид:

W = (12/NA^Z) х exv(-6q²/NA²).

Приравняем нулю производную W и получим наиверо-ятнейшее значение

а^г = NA^Z/12.

С помощью функции распределения W_Q можно найти среднее

а = (кЫА^г/24)^1/2

и среднеквадратичное

(а^г)^1/г = (ЫА^г/6)^1/г.

Сопоставление полученных данных приводит к следующим результатам:

(h_m/q_m) = 2,83; (h_c/q_c) = 2,54; (hj/q ^г)^1/г = 2,45.

Из этого следует, что наиболее вероятной формой зоны влияния является полуэллипс, большая ось которого направлена от одного центра к другому.

Мерой свернутости транспортной сети может служить отношение среднеквадратичной длины (h_c²)^1/2 к полной длине вытянутой цепи NA, равное

À(2N/3)^1/2/(NA) = (2/3N)^1/2.

Отсюда следует, что даже при небольших N, транспортные сети сильно свернуты, а при

N = 25(h_c²)^1/2

в 5 раз меньше полной длины цепи. Для определения плотности звеньев транспортной сети в пространстве будем считать гауссово распределение достаточно хорошим приближением к истинному распределению.

Данная модель основана на предположении, что все центры активности равнозначны по уровню своего развития (имеют одинаковое число жителей, уровень доходов, объем произведенной продукции и т. д.). Однако при практическом использовании модели необходимо учитывать фактор иерархии, «веса» центров активности, иначе конфигурация и размер зоны влияния небольшого поселка и мегаполиса будут одинаковыми. Можно предположить, что эта проблема еще более усложнит модель, что в конечном итоге не позволит использовать ее на практике. На самом деле учет иерархии центров активности упрощает модель, так как ограничивает количество центров активности, используемое при определении зоны влияния интересующего нас центра активности. Например, если в качестве критерия иерархии взять численность жителей (Ð) центра, у которого определяется размер зоны влияния, то количество используемых центров активности N определяется суммарной численностью их жителей:

N

P = ∑ p_i.

i= 1

Рассмотрим предельный случай, когда два центра активности имеют одинаковый вес (например, одинаковую численность жителей) и между ними нет промежуточных центров. Тогда расстояние от центра активности будет составлять Í = A√(2/3), или 82 % расстояния между центрами. По формуле П. Конверса граница должна находиться посередине расстояния между центрами активности. В нашей модели зоны влияния двух центров будут накладываться друг на друга, покрывая при этом 64 % расстояния между центрами, а исключительная зона влияния около каждого из центров активности будет составлять всего 18 % расстояния между центрами. Граница между двумя центрами нечеткая и размытая.

Анализ предложенной модели показывает, что увеличение количества достаточно крупных центров активности вокруг рассматриваемого центра приводит к снижению значения N и, как следствие, — к уменьшению зоны его влияния. Увеличение мелких центров активности вокруг рассматриваемого центра приводит к увеличению значения N и, как следствие, — к увеличению (до определенного значимого предела) зоны влияния данного центра. Например, рассмотрим населенный пункт с численностью жителей 100 тыс. чел., который имеет в пространственном направлении на север по транспортной сети 3 населенных пункта с населением 33,3 тыс. чел. в каждом, а в пространственном направлении на юг — 10 населенных пунктов с населением по 10 тыс. чел. в каждом. Среднее расстояние между населенными пунктами постоянно и равно 10 километрам. В северном направлении зона влияния рассматриваемого центра будет составлять 14 км, в южном направлении — 26 километров. Развитие транспортной инфраструктуры приводит к сокращению географического расстояния между центрами социально-экономической активности и, как следствие, — к уменьшению размеров зоны влияния. Так, в нашем примере уменьшение в южном направлении среднего расстояния между населенными пунктами в 2 раза (до 5 км) приведет к тому, что зоны влияния в северном и южном направлениях практически будут одинаковы.

Рассмотрим возможность практического использования предложенной модели на примере оценки формы и размеров зоны влияния г. Саранска. В качестве параметра (А) использовалось географическое (транспортное) расстояние. Зона влияния Саранска только частично покрывает территорию Республики Мордовия и выходит за пределы административно-территориальной границы. Также как и зоны влияния соседних центров социально-экономической

активности частично покрывают территорию Мордовии. При этом часть республики оказывается вне зон влияния крупных социально-экономических центров.

Если сравнить выполнение показателей прогноза социально-экономического развития районов Республики Мордовия за 2005 г.⁵ в баллах, увидим, что первые 13 мест занимают районы, полностью или частично попадающие в зону влияния Саранска (Атяшевский, Ичалковский, Кадошкинский, Кочкуровский, Лямбирский, Старошайговский, Чамзинский, Краснослободский, Инсарский, Атюрьевский, Рузаевский, Ковылкинский). Исключения составляют Ромодановский район, занимающий 16 место в списке, однако находящийся в зоне влияния Саранска, и Зубово-Полянский район, занимающий 10 место в списке и при этом находящийся вне зоны влияния крупных социально-экономических центров. Возможно, это связано с тем, что через Зубово-Полянский район проходит железная дорога и федеральная автодорога М5. Остальные районы Мордовии, в основном западные и восточные, или попадают в зону влияния крупных центров соседних областей и республик, или вообще находятся вне сферы влияния тех или иных центров социально-экономической активности. Оценка уровня собственных доходов районов на душу населения также показала⁶, что первые 9 мест занимают районы, входящие в зону влияния Саранска. Западные и восточные районы республики имеют более низкие показатели.

Данная модель не позволяет определить, как сказывается нахождение в той или иной зоне влияния на уровне развития центра социально-экономической активности. Однако на примере Мордовии явно видна положительная корреляция. Вхождение определенных районов республики в зону влияния г. Саранска оказывает положительное влияние на их уровень социально-экономического развития.

Расширение зоны влияния г. Саранска с географически-транспортной точки зрения на западные и восточные районы Мордовии можно осуществить за счет увеличения численности жителей Саранска, или за счет увеличения количества мелких населенных пунктов в этих районах, при условии одновременного уменьшения численности населения и населенных пунктов в промежуточных районах, или за счет развития прямых транспортных артерий, между Саранском и западными (восточными) районами республики, не затрагивающих населенные пункты промежуточных районов.

Расположение центров активности, плотность транспортной сети, ее разветвленность неоднородны в пространстве. Поэтому размер зоны влияния существенно зависит от пространственного направления анализа транспортной сети. В итоге взаимное пересечение и наложение зависящих от пространственного направления зон влияния центра активности определяют общую пространственную конфигурацию зоны влияния.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ Баранский Н. Н. Об экономико-географическом изучении городов // Экономическая картография. М., 1960. С. 176—179.

²  См.: Зобова Л. Л. История закона рыночных ареалов как пример интернационального «множественного открытия» // Экономическая наука современной России. 2003. ¹ 4. С. 103—107.

³ Гусейн-Заде С. М. Модели размещения населения и населенных пунктов. М., 1988. С. 36.

⁴  См.: Храмов Ю. В. Конформационный анализ как средство определения пространственных размеров региональных рыночных зон // Труды социально-экономического факультета: исследования и приоритеты в науке и образовании 2003: В 2 кн. Казань, 2003. Кн. 2. С. 555—563.

⁵  См.: Министерство экономики Республики Мордовия. Выполнение основных показателей прогноза социально-экономического развития за 2005 г. (по баллам) // Электрон. ресурс [режим доступа: http://whrm. moris.ru/portret/me/muneconom/munp.html].

⁶ См.: Расчет показателей оценки платежеспособности и качества управления финансами муниципальными и районами и городским округом Республики Мордовия // Электрон. ресурс [режим доступа: http://www. e-mordovia.ru/main/economy/nar_hoz.php].

Поступила 02.08.07.