Градостроительные предпосылки пространственного развития территории Ангаро-Енисейского макрорегиона

Оригинальная статья/Original article УДК 711.01

DOI: https://d0i.0rg/l 0.21285/2227-2917-2019-4-858-870

Градостроительные предпосылки пространственного развития территории Ангаро-Енисейского макрорегиона

© Л.В. Перетолчина, Л.В. Глебушкина, А.В. Шестаков

Братский государственный университет, г. Братск, Россия

Резюме: Цель работы заключается в исследовании градостроительных предпосылок формирования межрегиональных систем расселения «интерзонального» типа. Объектом исследования является Ан-гаро-Енисейский макрорегион, в котором наблюдается тенденция снижения степени освоенности и заселенности к северу от наиболее благоприятной среды жизнедеятельности - главной полосы расселения в направлении к ближнему северу и дальнему - Крайнему Северу. Дана оценка социально-производственного потенциала городов и субъектов, входящих в Ангаро-Енисейский макрорегион. Была построена энтропийная модель информационного типа, агрегирующая 10 отраслей производственной деятельности и 10 видов непроизводственной сферы, ранжирование городов по величине приведенного через значения главной компоненты социально-производственного потенциала. Выделены четыре ранговые группы. В специфических условиях формирования сети поселений в районах с относительно высокой и, наоборот, с очень низкой степенью концентрации населения ранговые группы городов также неоднородны: в первую группу вошли г. Красноярск, расположенный в главной полосе расселения России, и г. Норильск, расположенный в зоне Крайнего Севера. Во вторую и третью группы вошли города, представляющие собой большие и средние локалитеты и средние очаги расселения, в четвертую группу - малые локалитеты и очаги расселения. Сложившиеся системы расселения будут претерпевать изменения, связанные с выделением новых видов градостроительных образований по типу «самоорганизующихся территориальных систем» и интеграции территорий субъектов в макрорегионы для повышения связности и устойчивости их пространственного и ускоренного развития.

Ключевые слова: макрорегион, самоорганизующиеся территориальные системы, социально-производственный потенциал, стратегия пространственного развития, межрегиональные системы расселения «интерзонального» типа

Информация о статье: Дата поступления 16 октября 2019 г.; дата принятия к печати 12 ноября 2019 г.; дата онлайн-размещения 31 декабря 2019 г.

Для цитирования: Перетолчина Л.В., Глебушкина Л.В., Шестаков А.В. Градостроительные предпосылки пространственного развития территории Ангаро-Енисейского макрорегиона. Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2019;9(4):858-870. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2019-4-858-870

Urban planning prerequisites for spatial development of the Angara-Yenisei macroregional territory

Lyudmila V. Peretolchina, Lyudmila V. Glebushkina, Andrey V. Shestakov

Bratsk State University, Bratsk, Russia

Abstract: The aim of the work involves the study of the urban development prerequisites for the formation of inter-regional settlement systems of the "interzonal" type. The object of the study is presented by the Angara-Yenisei macroregion characterised by a tendency of a decrease in the development and population to the north of the most favourable living environment - the main resettlement zone towards the near north and the Far North. An assessment of the socio-production potential of the cities and entities included in the Angara-Yenisei macroregion is given. An information-type entropy model was created aggregating 10 branches of production activity and 10 types of non-production sphere and ranking cities according to the socio-production potential value reduced to the main component. Four ranking groups are distinguished. Under the specific conditions of the network formation for settlements in areas with a relatively high and, conversely, a very low degree of population concentration, the ranking groups of cities are also heterogeneous: the first group includes both Krasnoyarsk and Norilsk located in the main settlement zone of Russia and in the Far

Том 9 № 4 2019

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _pp. 858-870

ISSN 2227-2917

North, respectively. The second and the third groups include cities representing middle foci of settlement, as well as the large and medium localities, while the small localities and settlement foci are included in the fourth group. The existing resettlement systems will undergo changes associated with the allocation of new types for urban development entities as "self-organising territorial systems" and the integration of the subject territories into macro-regions in order to increase the connectivity and stability of their spatial and accelerated development.

Keywords: macroregion, self-organizing territorial systems, socio-production potential, spatial development strategy, interzone-based interregional settlement systems

Information about the article: Received October 16, 2019; accepted for publication November 12, 2019; avail-able online December 31, 2019.

For citation: Peretolchina LV, Glebushkina LV, Shestakov AV. Urban planning prerequisites for spatial development of the Angara-Yenisei macroregional territory. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel'stvo. Nedvizhi-most = Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2019;9(4):858-870. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/2227-2917-2019-4-858-870

Введение

В работах ряда исследователей можно обозначить наметившиеся тенденции объяснения и прогнозирования изменений в региональной политике, которые связаны с тем, что дальнейшая интеграция Российской Федерации в глобальную экономику в ближайшее время приведет к выделению на ее территории новых типов территориальных градостроительных образований [1]. Постоянный рост степени децентрализации и демократизации системы территориального управления в стране ведет к тому, что отечественным специалистам и в этом аспекте рано или поздно придется «официально» признать необходимость восприятия общемировых представлений о

существе объекта теории расселения. С нашей точки зрения этому могла бы способствовать новая трактовка этого объекта как «самоорганизующейся территориальной системы» (СТС). При таком понимании указанное определение может быть распространено на территориальные ареалы формирования сетей или систем населенных мест любого иерархического уровня: начиная с сети поселений страны в целом, кончая локальными системами расселения районного или окружного (межхозяйственного) ранга [2].

В статье предложено в качестве такого нового объекта рассмотреть «макрорегион», а именно Ангаро-Енисейский макрорегион (рис. 1).

Ангаро-Енисейский макрорегион

m Республика Тыва Щ Республика Хакасия

ЕЭЖелезная дорога НОсновная полоса расселения с устойчивыми локальными системными связями между поселениями

¡Красноярский край I Иркутская область

Рис. 1. Схема размещения Ангаро-Енисейского макрорегиона Fig. 1. The layout of Angara-Yenisei macroregion

Том 9 № 4 2019

с. 858-870 Vol. 9 No. 4 2019 pp. 858-870

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate

ISSN 2227-2917

В утвержденном правительством РФ документе от 13.02.2019 г. № 207-р «Стратегия пространственного развития Российской федерации на период до 2025 года» выделено 12 макрорегионов (Приложение № 2). В Ангаро-Енисейский макрорегион вошли: Республика

Тыва, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область. В проекте документа, выставленном для обсуждения, было предложено выделить на территории России 14 макрорегионов, и Иркутская область должна была войти в Байкальский макрорегион (рис. 2.).

Байкальский макрорегион

ЕЗЖелезная дорога НОсновная полоса расселения с устойчивыми локальными системными связями между поселениями

И Республика Бурятия

Забайкальский край

Иркутская область"

Рис. 2. Схема размещения Байкальского макрорегиона Fig. 2. The layout of Baikal macroregion

Победил традиционный подход к Анга-ро-Енисейскому региону как части ВосточноСибирского экономического района, занимающего обширную территорию бассейна рек Ангары и Енисея. В административном отношении они находятся почти целиком в пределах Иркутской области, Красноярского края и Республики Тыва. Пространственное развитие вышеназванным документом трактуется как совершенствование системы расселения и территориальной организации экономики, в том числе за счет проведения эффективной государственной политики регионального развития. Включение Иркутской области и Красноярского края в состав единого Ангаро-Енисейского крупного экономического района ранее обеспечивалось тем, что их объединяют «общая проблема освоения уникальных гидроэнергетических ресурсов рек Ангары и Енисея, требующая строго согласованных и совместных решений как в период строительства, так и в процессе эксплуатации крупнейших в стране гидроэлектростанций, в регулировании режима водохранилищ, - общие задачи развития алюминиевой, химической, лесной и целлюлозно-бумажной промышленности, черной металлургии как отраслей их специализации в общесоюзном территориальном разделении труда [3]. Ситуация изменилась, и теперь для решения основных проблем пространственного развития РФ и макрорегиона необходимо обеспечить сокращение уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов Ангаро-Енисейского макрорегиона, а также снижение

внутрирегиональных социально-экономических различий за счет повышения устойчивости системы расселения путем социально-экономического развития городов. Решение этой задачи предусматривает оценку социально-производственного потенциала городов, образующих самоорганизующиеся территориальные системы Ангаро-Енисейского макрорегиона.

Методы

В современном расселении, представляющем собой систему взаимосвязанных, активно взаимодействующих населенных мест, значимость входящих в систему поселений определяется не одним, а некоторой совокупностью аспектов цели и организации территориального социально-экономического комплекса. Это требует оценки городских и региональных структур на основе многомерного подхода, в котором социальный и экономический аспекты системообразования в сети населенных мест рассматриваются одновременно в неразрывной связи друг с другом. Этому условию отвечают энтропийные модели информационного типа, обладающие способностью агрегировать сколь угодно большое число переменных с использованием ковариационных матриц распределения признаков на множестве объектов, образующих определенную функционально-пространственную целостность [4]. Априорно рассмотрение Ангаро-Енисейского макрорегиона в качестве объекта исследования подразумевает, что 55 городов, составляющих структуру его городского расселения, образуют целостность. Была рассмотрена совокупность {Р;} 0 = 1, 2, . . . , т) ви-

ISSN 2227-2917 Том 9 № 4 2019 »со (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 860 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _(online)_pp. 858-870

дов обслуживания и совокупность видов производственной деятельности, представленных в системе (к = 1, 2, . . . ,

Обозначим через РЕу суммарную активность в ]-ом виде культурно-бытовой деятельности, а через REk - в к-ом виде производственной деятельности по системе в целом. Мощности видов р и Rk, сосредоточенные в 1-ом городе-центре системы, обозначим, соответственно, Ру и Rik. Тогда каждому городу системы могут быть поставлены в соответствие величины:

Рн =

P.. 'J

R

г., =

ik

'J P

ik R

I ] I

характеризующие удельные веса мощностей видов Ру и Rk в 1-ом городе по отношению к системе в целом. При этом для величины ру и п< имеют место соотношения:

0 < p.. < 1

'J

0 < г., < 1  ik

n

I Pj = 1 i=1

I r<k =1,

i=1

т.е, величины ру и rik могут быть рассмотрены как вероятности представления у-го (соответственно 1-го) видов в 1-ом городе-центре системы и определяют долю 1-го поселения в соответствующих видах деятельности по региону в целом. Они образуются через нормированные по каждому поселению отраслевые показатели системы мест приложения труда. На их основе формируются исходные матрицы ||ру|| и Цг^у, развернуто характеризующие социально-экономическую структуру каждого рассмотренного поселения и их совокупности в целом.

В матрицах представлены 10 отраслей производственной деятельности: лесная и деревообрабатывающая промышленность, металлургия и производство металлических изделий, добыча полезных ископаемых, энергетика, производство машин и оборудования, промышленность строительных материалов, сельское хозяйство и пищевая промышленность, нефтехимическая и атомная промышленность, туристический бизнес и санаторно-курортное лечение, научная деятельность; и 10 видов непроизводственной сферы: финансы, здравоохранение, социальное обслуживание, культура, образование, спорт, строительство, жилищно-коммунальное хозяйство, розничная торговля и общественное питание [5-7]. Возможности агрегированной оценки социально-производственного потенциала города в системе заключаются в построении главных компонент по исходным признакам Н" и Н на основе всех городов системы При этом, главные компоненты, т.е. линейные нормированные комбинации исходных признаков-координат вектора

располагаются в порядке убывания собственной дисперсии.

Первая главная компонента С обладает наибольшей дисперсией и определяет ранг города с точки зрения принадлежности значений его первой компоненты к той или иной группе компактности расположения первых главных компонент городов системы по совокупности признаков Н" и Н°.

С„ = anHn + acHc + C

i1

i i

2

ii

2

01'

где \an. J +( af \ = 1,

C = C 01

H

-\H

где а" - вес социального фактора; а° - вес производственного фактора; С01 - эмпирический остаток для множества поселений {Q}

Рассчитанная с помощью программы SPSS Statistics [8] первая главная компонента, построенная по двум исходным признакам H" и Hj°, на рассмотренном множестве городов Анга-ро-Енисейского макрорегиона дала значения: а" = 0,683; а° = 0,731.

Полученное распределение значений C социально-производственного потенциала (табл. 1 и рис. 3) указало на наличие в макрорегионе четырех иерархических групп (рангов) поселений, имеющих различные предпосылки развития в системе расселения макрорегиона. В каждой из групп есть города, где обе сферы деятельности находятся в равновесии (точки А, В, С на графике).

Результаты и их обсуждение

Рассмотрим полученные в результате ранжирования группы городов. В первую группу вошли города Красноярск и Иркутск, которые отнесены в «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г.» к перспективным крупным центрам экономического роста Российской Федерации (Приложение 5) и центрам, в которых сложились условия для формирования научно-образовательных центров мирового уровня. Норильск отнесен к перспективным центрам экономического роста субъектов РФ, способным обеспечить вклад в экономический рост РФ от 0,2% до 1% ежегодно, Абакан и Кызыл, как города, являющиеся административными центрами субъектов РФ, часть городов Красноярского края и Иркутской области, входящих во 2-ю и 3-ю группы, определены как перспективные минерально-сырьевые центры, специализирующиеся на добыче нефти, природного газа и золота. Эти города обеспечат вклад в экономический рост РФ более 0,2% ежегодно.

Том 9 № 4 2019

с. 858-870 Vol. 9 No. 4 2019 pp. 858-870

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate

ISSN 2227-2917

и

2

2

ISSN 2227-2917 Том 9 № 4 2019 862 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 862 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _(online)_pp. 858-870

Том 9 № 4 2019 ISSN 2227-2917

Согласно Стратегии, регионы России, ее города, агломерации разных уровней и другие поселения обретают новую системную конфигурацию в пространстве страны. Описание этих новых конфигураций необходимо осуществлять в категориях СТС (самоорганизующихся территориальных систем), при этом следует учитывать специфические условия формирования сети поселений в районах с относительно высокой и, наоборот, с очень низкой степенью территориальной концентрации населения. Из 55 городов Ангаро-Енисейского макрорегиона только 20 находятся в главной полосе расселения (ГПР), остальные - за ее пределами. Производственный потенциал городов за пределами ГПР, как правило, выше социального (Бодайбо, Братск, Усть-Илимск, Железногорск, Назарово и др.).

В большинстве городов социальный потенциал выше производственного.

Следует учитывать, что население в своем миграционном поведении ориентируется на города с наиболее высокими возможностями трудоустройства и удовлетворения материальных и духовных потребностей одновременно. В городах этого звена возникают дополнительные возможности для привлечения трудовых ресурсов, отбора и подготовки кадров, новых производств, и, в конечном счете - для последующего ускоренного формирования производственного комплекса с развитой многоотраслевой структурой [9].

В регионе в целом, а также во входящих в него субъектах, социальный потенциал превышает производственный (табл. 2).

Таблица 2

Распределение социально-производственного потенциала по субъектам Ангаро-Енисейского макрорегиона

Table 2

Distribution of socio-production potential by Angara-Yenisei macroregion subjects_

Регион н; H a'; aC С 0 С,

Ангаро-Енисейский макрорегион 12,99159 9,165983 0,683 0,731 9,2 24,8

Красноярский край 5,614137 3,949827 0,696 0,718 3,98 10,7

Иркутская область 5,28903 4,273373 0,720 0,694 3,12 9,9

Республика Хакасия 1,369748 0,807316 0,983 0,181 1,1 2,6

Республика Тыва 0,718678 0,135467 0,727 0,686 0,62 1,2

Анализ процессов расселения на территории Иркутской области включает в себя оценку демографического потенциала поля расселения по ее территории. Система городского расселения Иркутской области представлена 22-мя городами: Иркутск - крупный (623,8 тыс. чел), два больших (Братск и Ангарск) - 229,3 и 225,7 тыс. чел. соответственно, три средних (Усть-Илимск (81,9 тыс. чел), Усо-лье-Сибирское (77,4 тыс. чел.), Черемхово (50,8 тыс. чел.)) и 16 малых городов численностью населения от 48,1 тыс. чел. (Шелехов) до 5,9 тыс. чел. (Алзамай). Площадь территории Иркутской области - 774 800 км2, площадь территории городов - 2 123 км , что составляет 0,27% и это очень высокая степень концентрации [10].

Россия имеет самую большую территорию - более 17 млн км2 и при этом далеко не самую большую численность населения -146,9 млн человек. Средняя плотность населения - 8 чел/км2; для сравнения: США -30 чел/км , Германия - 229, Франция - 109, Нидерланды - 390 чел/км2. При этом основная территория России заселена крайне мало -севернее 60° с. ш. и восточнее 80° в. д. плотность менее 1 чел/км2 , - а это более 60% территории страны [11]. Плотность населения Иркутской области - 3,1 чел/км2.

По данным табл. 3 видно, что в Иркутской области значительно преобладает городское население по сравнению с сельским.

Доля городского населения Иркутской области The proportion of Irkutsk region urban population

Таблица 3

Table 3

Население, чел Городское население Сельское население

Чел. % чел %

2404 195 1 894 053 78,8 510 142 21,2

ISSN 2227-2917 Том 9 № 4 2019 864 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 864 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _(online)_pp. 858-870

Значение Иркутска как главного города субъекта находит свое отражение в особенностях его положения в сети городов. В поисково-информационной картографической службе

Яндекс.Карты были найдены расстояния от городов региона до Иркутска по прямой (табл. 4) по железным и автомобильным дорогам.

Таблица 4

Распределение городов Иркутской области по расстоянию по прямой до Иркутска

Table 4

Distribution of Irkutsk region cities by the distance in a straight line to Irkutsk

Большие, Средние, Малые

Расстояние, 100-250 50- -100 20 -50 10-20 до 10

тыс. км тыс. чел. тыс. чел. тыс. чел. тыс. чел. тыс. чел.

число тыс. чел число тыс. чел число тыс. чел число тыс. чел число тыс. чел

0,504 2 455 - - - - - - - -

0,831 - - 3 210 - - - - - -

1,1 - - - - - - - - 2 14,4

1,8 - - - - - - 5 67 - -

3,335 - - - - 9 312 - - - -

Ср. расстояние, км 252 277 371 360 550

В табл. 4 видно, что в Иркутской области среди городов относительно Иркутска отсутствует тип крупного города (250-500 тыс. чел.), остальные типы городов представлены полностью.

Наименьшее расстояние до города-центра принадлежит большим городам, оно составляет 504 км, а наибольшее - малым городам с численностью населения от 20 до 50 тысяч человек и составляет 3335 км. Больше половины городов Иркутской области являют-

ся малыми и их общее расстояние до центра равно 6235 км. Больше половины населения городов находится от центра на расстоянии 7066 км.

Красноярский край, Республика Хакасия и Республика Тыва объединены в обзоре Красноярскстата, подготовленном к Красноярскому экономическому форуму 2019 г., в Енисейскую Сибирь.

В табл. 5 приведены данные из этого сборника1.

Демографический потенциал Енисейской Сибири The Yenisei Siberia demographic potential_

Таблица 5 Table 5

Демографический Показатель Красноярский край Республика Хакасия Республика Тыва

Численность населения на 01.01.2019 г., тыс. чел 2874,1 536,2 324,4

Миграционная убыль в 2018 г., чел 278 896 980

Регионы выбытия Краснодарский край Москва и Московская область Санкт-Петербург и Ленинградская область Краснодарский край Красноярский край Москва и Московская область Республика Хакасия Красноярский край

Городское население на 01.01.2019 г. 77,6 % / 2 228 980 чел 69,7 % / 175 463 чел 54,1 % / 373 553 чел

Плотность населения, чел/км2 1,2 8,7 1,9

Субъекты РФ самостоятельно выбирают пути развития систем расселения на своих территориях. Ангаро-Енисейский макрорегион простирается от северных

до южных границ (Республика Тыва) России (рис. 4. [12]). Он представляет собой классический пример межрегиональных систем расселения «интерзонального типа» (рис. 5 [2]).

1Енисейская Сибирь: Красноярский край, Республика Хакасия, Республика Тыва. Красноярскстат. Красноярск, 2019. 197 с.

Том 9 № 4 2019 ISSN 2227-2917

Рис. 4. Положение Красноярского края в системе международных транспортных коридоров

Fig. 4. The position of Krasnoyarsk region in the system of international transport corridors

РОСТОВ-ва-ДС

Рис. 5. Межрегиональные системы расселения «интерзонального типа» Fig. 5. Interzone-based interregional settlement systems

ISSN 2227-2917 Том 9 № 4 2019 866 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 866 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _(online)_pp. 858-870

С широтной зональностью тесно связана такая отличительная, рельефно выраженная черта хозяйственно-расселенческой структуры Сибири, как ее гипертрофированная кон-тинентальность. Экономически активная и относительно заселенная базовая территория Сибири с ее главными центрами населения и хозяйственной жизни расположена в обладающей наиболее благоприятными условиями сравнительно неширокой полосе «Юга», т.е. в «глухой» глубине евразийского континента на расстоянии более чем 1,5-2 тыс. км от Северного Ледовитого океана [13].

С учетом этих обстоятельств могут быть предложены в качестве начальной классификации следующие виды самоорганизующихся территориальных систем:

1. Для зоны главной полосы расселения (ГПР):

а) саморазвивающаяся макрорегио-нальная агломерация (Красноярск);

б) агломерационный центр региона (Иркутск) [14, 15];

в) большие, средние и малые локали-теты (поселения, входящие в 1-ю [16] и 2-ю ранговые группы) - Ангарск, Абакан, Ачинск и др.;

2. Для зоны за пределами ГПР:

а) базовый город (Норильск) [17];

б) средний очаг расселения (Лесоси-

бирск);

в) малый очаг расселения (Кодинск).

Выводы

На современном этапе доминирует интенсивный подход к развитию системы расселения России. Пространственное развитие регионов зависит от сложившейся формы расселения. Оценка социально-производственного потенциала сети городов, расположенных на территории, планируемой для осуществления процессов интеграции, позволяет наметить пути усиления ее инвестиционной привлекательности и рассмотреть градостроительные предпосылки для подготовки схемы территориального планирования макрорегиона, опираясь на статью 16 «Градостроительного кодекса РФ» в редакции Федерального закона от 31.12.2017 г. № 507-ФЗ.

Как видно из табл. 6 [18], среди субъектов, входящих в Сибирский федеральный округ, по потенциалу саморазвития регионов, Красноярский край занимает 1-е место, Иркутская область - 3-е, Республика Хакасия - 9-е, Республика Тыва последнее - 12-е - место. Но, как показано на примере Южно-Сибирского экономического района, включающего в себя Республику Алтай, Алтайский край, Новосибирскую область и Кемеровскую область, их интеграция ведет к усилению совокупного потенциала в основных секторах экономики.

Таблица 6

Оценка потенциала саморазвития субъектов Сибирского Федерального округа

Table 6

Assessment of the self-development potential of Siberian Federal District subjects

Регион Территориальная привлекательность Инвестиционная и инновационная привлекательность Реальная экономика и бюджетная система Рынок труда и уровень жизни населения Итого

Республика Алтай 0,175 0,141 0,468 0,451 0,309

Республика Хакасия 0,340 0,421 0,412 0,752 0,481

Республика Бурятия 0,152 0,343 0,292 0,763 0,387

Республика Тыва 0,134 0,249 0,338 0,113 0,208

Алтайский край 0,559 0,280 0,408 0,520 0,442

Забайкальский край 0,195 0,506 0,331 0,687 0,429

Красноярский край 0,423 0,668 0,618 0,947 0,664

Иркутская область 0,380 0,516 0,622 0,839 0,589

Новосибирская область 0,437 0,461 0,387 0,870 0,539

Кемеровская область 0,682 0,520 0,439 0,859 0,625

Томская область 0,278 0,608 0,557 0,798 0,561

Омская область 0,501 0,433 0,425 0,887 0,562

Южно-Сибирский экономический район 0,680 0,515 0,356 0,748 0,575

На роль главного города Ангаро-Енисейского региона претендует Красноярск, имеющий самый высокий СПП - 2,67, находящийся на территории ГПР. В рамках экономического подхода к трактовке понятия «агломе-

рация» он наиболее соответствует определению «агломерация - не административное образование, а естественно формирующаяся и развивающаяся форма расселения людей и продукт их самоорганизации» [18]. Для систем

Том 9 № 4 2019 ISSN 2227-2917

расселения за пределами ГПР ключевым центром является Норильск, который должен стать базовым городом для организации внутрирегиональной вахты. По мнению канадских исследователей и специалистов в области планирования территорий, только внутрирегиональная вахта наиболее эффективна при освоении Севера [19]. По мнению ученых, именно переход к устойчивому развитию северных районов должен стать всеобщей задачей [20].

Процессы интеграции Красноярского края, Республики Хакасия и Республики Тыва уже запущены межрегиональным проектом «Енисейская Сибирь», охватывающим 2597 км2 с инвестиционной емкостью более 500 млрд руб. Необходимо вернуться к исто-

рически сложившейся территориальной и экономической близости уже ранее входящих в Ангаро-Енисейский район Красноярского края, Иркутской области и Тувинской АССР [3].

Экономическая интеграция территорий четырех субъектов РФ в рамках Ангаро-Енисейского макрорегиона приведет к взаимному дополнению экономики общей территории, а также создаст объективные градостроительные предпосылки для повышения связности территорий с чрезмерно и неравномерно сгущенной пространственной структурой с территориями с чрезмерно разреженной пространственной структурой и резко выраженной иерархией сети населенных мест, а также к стимулированию ускоренного развития потенциальных центральных мест разного ранга.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Щедровицкий П.Г. Государственная политика регионального развития в Российской Федерации: проблемы и перспективы // Центр гуманитарных технологий: экспертно-аналитический портал. 2009. URL.: https://gtmarket.ru/laboratory/expertize/2009/2241 (28.11.2019).

2. Владимиров В.В., Наймарк Н.И. Проблемы развития теории расселения в России: монография. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 376 с.

3. Медведкова Э.А. Социально-экономическое микрорайонирование Приангарья: монография. Новосибирск: Наука, 1985. 151 с.

4. Бочаров Ю.П., Фильваров Г.И. Производство и пространственная организация городов. М.: Стройиздат, 1987. 256 с.

5. Базы данных показателей муниципальных образований // Федеральная служба государственной статистики (Росстат). М., 2019. URL.: https://www.gks.ru/d bscri pts/m unst/m unst.htm (20.11.2019).

6. Юридические лица России // Globalstat.ru: проект ООО "Первое Независимое Рейтинговое Агентство". 2019. URL.: http://globalstat.ru/ (21.11.2019).

7. Бесплатный сервис проверки и анализа российских юридических лиц и предпринимателей // Rusprofile.ru. 2019.

URL.: https://www.rusprofile.ru (23.11.2019).

8. Наследов А. Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках: монография. СПб: Питер, 2005. 416 с.

9. Перетолчина Л.В., Глебушкина Л.В. Проблемы функционирования и развития межрегиональных систем расселения интерзонального типа // Системы. Методы. Технологии. 2017. № 1. С. 127-133.

10. Винокуров М.А., Суходолов А.П. Города Иркутской области. Иркутск: БГУЭП, 2010. 344 с.

11. Мазаев Г.В. Дилемма развития системы

ISSN 2227-2917

868

868 ISSN 2500-1 _

расселения России // Академический вестник УралНИИпроект РААСН. 2012. № 3. С. 2-4.

12. Спиридонов В.Ю. Концепция эволюции теории расселения // Академический вестник УралНИИпроект РААСН. 2011. № 1. С. 14-20.

13. Безруков Л.А. Особенности территориальной хозяйственно-расселенческой структуры и перспективы пространственного развития Сибири // «НАУКОВЕДЕНИЕ» : интернет-журнал. 2014. № 6. URL.:

http://naukovedenie.ru/PDF/05EVN614.pdf (29.11.2019).

14. Малоян Г.А. От города к агломерации // Academia. Архитектура и строительство. 2010. № 1. С. 47-53.

15. Ануфриев А. А. Взаимосвязь социальных видов деятельности в пространственно-планировочных структурах городских районов (на примере г. Иркутска) // Вестник МГСУ. 2017. № 7 (106). С. 747-753.

16. Самойлова Н.А. Комплексная оценка территории урбанизированного региона // Архитектура и строительство России. 2008. № 11. С. 13-25.

17. Птичникова Г.А. Формирование структуры расселения в районах нового освоения зоны Севера (на примере Красноярского края) : ав-тореф. ... канд. архитектуры. М., 1985. 146 с.

18. Бородин В.А., Мачин К.А., Любицкая В.А., Ерохин А.В. Оценка потенциала саморазвития региональной экономики и повышение её эффективности на основе интеграции территорий в рамках макрорегиональной агломерации // Вопросы региональной экономики. 2017. № 3. С.18-25.

19. Storey K., Shrimpton M. Impacts on labour of long-distance commuting in the Canadian mining Industry. Report no. 3. Institute of Social and Economic Research. Canada, Memorial University: St. John's, NL, 1989. 264 p.

20. Sustainable society development in Arctic cit-

Том 9 № 4 2019

с. 858-870 Vol. 9 No. 4 2019 pp. 858-870_

Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate

ies. Report. 2013 [Электронный ресурс] // Ramboll. URL: https://ramboll.eom/~/media/images/-rgr/lets-talk-mega-

trends/arctic/report_sustamable%20society%20de

velopment%20in%20arctic%20äties.pdf

(30.11.2019).

REFERENCES

1. Shchedrovitskyi PG. The state policy of regional development in the Russian Federation: problems and prospects. Centr gumanitarnyh tekhnologij: ekspertno-analiticheskij portal = Center for Humanitarian Technologies: expert and analytical portal. 2009. (In Russ.). Available from: https://gtma rket .ru/laborato ry/expe rtize/ 2009/2241 [Accessed 28th November 2019].

2. Vladimirov VV, Naimark NI. Problems of the settlement theory development in Russia. Moscow: Editorial URSS; 2002. 376 p. (In Russ.).

3. Medvedkova EA. Socio-economic microdistrict of the Angara area. Novosibirsk; 1985. 151 p. (In Russ.).

4. Bocharov YuP., Filvarov GI. Production and spatial organization of cities. Moscow: Stroyizdat; 1987. 256 p. (In Russ.).

5. Databases of municipalities indicators. Feder-al'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki (Rosstat) = Federal State Statistics Service (Rosstat). Moscow, 2019. (in Russ.). Available from: https://www.gks.ru/dbscripts/ munst/munst.htm [Accessed 20th November 2019].

6. Artificial persons of Russia. Globalstat.ru: proektOOO"PervoeNezavisimoeRejtingovoe Agentstvo" = Globalstat.ru: project of LLC First Independent Rating Agency. 2019. (In Russ.). Available from: http://globalstat.ru/ [Accessed 21th November 2019].

7. Free service for checking and analyzing Russian artificial persons and entrepreneurs. Ruspro-file.ru = Rusprofile.ru. 2019. (in Russ.). Available from: https://www.rusprofile.ru [Accessed 23th November 2019].

8. Nasledov AD. SPSS: Computer Data Analysis in Psychology and Social Sciences. Piter; 2005. 416 p. (In Russ.).

9. Peretolchina LV, Glebushkina LV. Issues of functioning and developing of interzone-based interregional settlement system. Systems. Methods. Technologies. 2017;1:127-133. (In Russ.).

10. Vinokurov MA, Sukhodolov AP. The cities of Irkutsk region. Irkutsk; 2010. 344 p. (In Russ.).

11. Mazaev GV. The dilemma of Russia settlement system. Akademicheskij vestnik Ural-NIIproekt RAASN. 2012;3:7-9. (In Russ.).

12. Spiridonov VYu. The concept of evolution of

the theory of moving. Akademicheskij vestnik UralNIIproekt RAASN. 2011;1:14-20. (In Russ.).

13. Bezrukov LA. The key features of the economic and settlement pattern of Siberia, and the prospects for spatial development of Siberia. Internet-zhurnal Naukovedenie. 2014;6. (In Russ.). Available from: http://naukove denie.ru/PDF/05EVN614.pdf [Accessed 29th November 2019].

14. Maloyan GA. From city to agglomeration. Academia. Arhitektura i stroitel'stvo = Architecture and construction. 2010;1:47-53. (In Russ.).

15. Anufriev AA. Interrelation of social types of activity and performance in space-planning structures of urban areas (as exemplified in town of Irkutsk). VestnikMGSU = Vestnik of MGSU. 2017;7:747-753. (In Russ.).

16. Samojlova NA. Complex assessment of urbanized region territory. Arhitektura i stroitel'stvo Rossii = Architecture and construction of Russia. 2008;11:13-25. (In Russ.).

17. Ptichnikova GA. Formirovaniestruktury-rasseleniyavrajonahnovogoosvoeniyazonySev-era(naprimere Krasnoyarskogokraya) = The formation of the settlement structure in the areas of new development of the North (for example, the Krasnoyarsk Territory). Moscow, 1985. 146 p. (In Russ.).

18. Borodin VA, Machin KA, Lyubickaya VA, Erohin AV. Assessment of the potential for self-development of the regional economy and enhancing its effectiveness through integration of territories within the framework of the macro-regional agglomeration. Voprosy regional'noj eko-nomiki = The regional economy questions. 2017;3:18-25. (In Russ.).

19. Storey K, Shrimpton M. Impacts on labour of long-distance commuting in the Canadian mining Industry. Report no. 3. Institute of Social and Economic Research. Canada, Memorial University: St. John's, NL; 1989. 264 p.

20. Sustainable society development in Arctic cities. Report. 2013. Ramboll. Available from: https://ramboll.com/~/media/images/rgr/lets-talk-megatrends/arctic/report_sustainable%20 society%20development%20in%20arctic% 20cities.pdf [Accessed 30th November 2019].

Том 9 № 4 2019 ISSN 2227-2917

Критерии авторства

Перетолчина Л.В., Глебушкина Л.В., Шестаков А.В. имеют на статью равные авторские права и несут ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Сведения об авторах

Перетолчина Людмила Викторовна,

кандидат архитектуры,

доцент базовой кафедры строительного

материаловедения и технологий,

Братский государственный университет,

665709, г. Братск, ул. Макаренко, 40, Россия,

e-mail : vladpert@yandex.ru

ORCID: http://orcid.org/0000-0001-6690-6858

Глебушкина Людмила Владимировна,

кандидат технических наук,

доцент базовой кафедры строительного

материаловедения и технологий,

Братский государственный университет,

665709, г. Братск, ул. Макаренко, 40, Россия,

e-mail: glebushkinalyuda@mail.ru

ORCID: http://orcid.org/0000-0001-9826-2911

Шестаков Андрей Викторович,

магистрант базовой кафедры строительного материаловедения и технологий, Братский государственный университет, 665709, г. Братск, ул. Макаренко, 40, Россия, e-mail : andrei-shestakov@inbox.ru ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3922-2973

Contribution

Peretolchina L.V., Glebushkina L.V., Shestakov A.V. have equal author's rights and bear the responsibility for plagiarism.

Conflict of interests

The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article.

The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.

Information about the authors

Lyudmila V. Peretolchina,

Cand. of Architecture, Associate Professor

of the Base Department of Building Material

Science and Technologies,

Bratsk State University,

40 Makarenko St., Bratsk 665709, Russia,

e-mail : vladpert@yandex.ru

ORCID: http://orcid.org/0000-0001-6690-6858

Lyudmila V. Glebushkina,

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor

of the Base Department of Building Material

Science and Technologies,

Bratsk State University,

40 Makarenko St., Bratsk 665709, Russia,

e-mail: glebushkinalyuda@mail.ru

ORCID: http://orcid.org/0000-0001-9826-2911

Andrey V. Shestakov,

Master degree student of the Base Department

of Building Material Science and Technologies,

Bratsk State University,

40, Makarenko St., Bratsk 665709, Russia,

e-mail : andrei-shestakov@inbox.ru

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3922-2973

ISSN 2227-2917 Том 9 № 4 2019 870 (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 858-870 870 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 9 No. 4 2019 _(online)_pp. 858-870