Определение факторов, лежащих в основе экономического роста городов и оказывающих влияние на его динамику

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.267317

0.029909

8.937602

0.0000

X1

-0.433539

0.077475

-5.595854

0.0000

X2

0.074744

0.018654

4.006801

0.0001

Как мы видим, из результатов моделирования показатель объема инвестиций на душу населения не зависит от доли занятости в промышленности и статусе города как регионального центра.

В то же время показатель доли бюджетных инвестиций зависит от обеих вышеобозначенных переменных на 5% уровне значимости. Из результатов модели видно, что доля бюджетных инвестиций в среднем на 7% выше в городах региональных центрах - чем в городах не региональных центрах. При этом стоит отметить тот факт, что для городов с большим объемом занятости в промышленности доля бюджетных инвестиций меньше в структуре инвестиций. Это может быть связано с тем, что в городах с меньшей долей промышленности находится больше (в %) частного бизнеса и меньше государственных предприятий.

Объясняющая способность данной модели средняя: коэффициент детерминации равен 0,39.

Таким образом, учитывая отрицательную связь между долей промышленности и долей бюджетных инвестиций, а также положительную связь между долей бюджетных инвестиций можно и темпом экономического роста города можно сделать вывод о том, что доля занятости в промышленности влияет на экономический рост города дважды: напрямую и опосредовано через долю бюджетных инвестиций.

То же самое можно сказать и про влияние статуса города регионального центра. Статус города регионального центра влияет на экономический рост города дважды: напрямую и опосредовано через долю бюджетных инвестиций.

Для анализа фактора чистого миграционного прироста построим модель линейной регрессии со следующими факторами, которые могут быть значимыми:

Среднегодовой чистый миграционный прирост (промилле)	Y
Среднегодовая заработная плата (в ценах 1999 года)	X1
численность населения города (чел.)	X2
средние инвестиции на душу населения накопленные (тыс. руб. в ценах в 1999 года)	X3
средний темп роста капиталовооруженности труда	X4
Средняя доля занятости в промышленности	X5
Среднее количество квартир на одного жителя	X6
Доля ветхого и аварийного жилья	X7
Количество высших учебных заведений на 100 000 чел	X8
Плотность линий метрополитена	X9
Плотность транспортной сети общественного транспорта (км/км2)	X10
Расстояние до Москвы (км.)	X11
Город региональный центр (1 - да, 0 - нет)	X12
Средняя температура января	X13

Построим модель линейной регрессии для всех факторов, последовательно исключив незначимые на 5% уровне значимости факторы. Результаты модели приведены в таб. №19.

Таб. №19 модель линейной регрессии чистого миграционного прироста со значимыми факторами.

Included observations: 167
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	6.327339	1.272662	4.971737	0.0000
X5	-12.52458	3.460982	-3.618794	0.0004
X11	-0.000569	0.000176	-3.230138	0.0015

По результатам данной модели чистый миграционный прирост имеет отрицательную зависимость от доли занятости в промышленности, частности это может связано с тем, что в моногородах с высокими заработными платами и суровыми климатическими условиями имеется отрицательное сальдо миграционного прироста.

Также в модели присутствует отрицательная связь между чистым миграционным приростам и расстоянием до Москвы. О причинах данной зависимости мы говорили в начале данного параграфа при рассмотрении фактора расстояния до Москвы, как влияющего на экономический рост город.

Таким образом, фактор влияния расстояния до Москвы влияет не только прямо, но и косвенно через показатель чистого миграционного прироста. А доля промышленности также влияет на чистый миграционный прирост, который в свою очередь оказывает влияние на экономический рост города.

Стоит отметить, что в целом для выборки фактор заработной платы не является значимым фактором, оказывающим влияние на чистый миграционный прирост.

Закономерности и связи факторов, оказывающих влияние на рост города, наглядно представлены на блок-схеме в приложении 1.



Заключение

В первой главе исследования рассмотрены основные научные направления, связанные с экономикой городов: неоклассическая теория роста городов и новая экономическая география. Также произведен обзор теоретических и эмпирических исследований зарубежных и отечественных авторов.

По результатам обзора научных направлений, а также теоретических и эмпирических исследований произведен отбор факторов экономического роста городов, которые могут оказывать влияния на темпы экономического роста городов. К анализируемым факторам относятся зависимая переменная темпов экономического роста города и независимые переменные:

1. Численность населения города (чел.);

2. Объем инвестиций на душу населения (тыс. руб.);

3. Доля бюджетных инвестиций в структуре инвестиций (в %);

4. Оценка темпа роста капиталовооруженности труда (в %);

5. Чистый миграционный прирост (‰);

6. доля занятости в промышленности (%);

7. количество квартир на одного жителя (шт.);

8. Доля ветхого и аварийного жилья (%);

9. Количество высших учебных заведений на 100 000 чел (шт.);

10. Плотность линий метрополитена (км/км2);

11. Плотность транспортной сети общественного транспорта (км/км2);

12. Расстояние до Москвы (тыс. км.);

13. Принадлежность города к региональному центру;

14. Средняя температура января.

В работе предложен метод измерения конвергенции городов по темпам роста экономических показателей, который позволяет оценивать степень схождения/расхождения по показателям в динамике. Суть данного метода заключается в сравнении средних темпов роста экономического показателя к темпам роста в среднем по всей урбанизированной территории. Конвергенция оценивается как разница отношения средних темпов прироста к темпу прироста в среднем по урбанизированной территории и единицы. Если значение конвергенции более 0, то имеется схождение, если менее 0, то имеется расхождение.

С помощью данного метода анализируется динамика изменений экономических показателей. В рассмотренной выборке имеется конвергенция по темпам роста заработных плат и инвестициям, и дивергенция по темпам роста занятости и темпам экономического роста города. Учитывая метод построения показателя темпов экономического роста города можно заключить, что дивергенция по темпам роста занятости населения в рассмотренный период была более существенна, чем конвергенция по темпам роста заработных плат.

В третьей главе рассмотрены линейные регрессии. Общая линейная регрессия не дает значимых результатов - коэффициент детерминации равен 0,02. Такие результаты моделирования могут быть связаны с возможными флуктуациями и временными лагами, с которыми факторы оказывают влияние на экономический рост города. В целях исключения данных временных лагов построена модель по усредненным показателям факторов за период 1999-2011 годов, где в качестве зависимой переменной выступает средний темп экономического роста города за 13 летний период (темп роста накопленный за весь период^(1/t), где t - 13 лет).

Выбор из двух усредненных моделей линейной регрессии дает следующую модель:

Y = 0,0375 + 0,0005*X2 + 0,0422*X3 + 0,0838*X4 + 0.0020*X5 + 0.0817*X6 - 0,00281*X12 + 0,0095*X13, где

· Y - среднегодовой темп экономического роста города;

· X2 - объем инвестиций на душу населения (тыс. руб. в ценах 1999 года);

· X3 - средняя доля бюджетных инвестиций;

· X4 - средний темп роста капиталовооруженности труда;

· X5 - среднегодовой чистый миграционный прирост (промилле);

· X6 - отклонение по модулю доли занятости в промышленности в городе от среднего по выборке (30%).

· X12 - расстояние до Москвы (тыс. км.).

· X13 - принадлежность города к региональному центру (1 - город региональный центр, 0 - город не региональный центр).

Коэффициент детерминации для данной модели равен 0,29.

В заключительном параграфе третьей главы анализируются факторы, являющиеся значимыми для усредненной модели линейной регрессии. Для двух из данных факторов также построена линейная регрессия (для средней доли бюджетных инвестиций и среднегодового чистого миграционного прироста):

1. Для средней доли бюджетных инвестиций. Y-средняя доля бюджетных инвестиций, X1-доля занятых в промышленности, X2-статус города как регионального центра: Y = 0,267 - 0,433X1 + 0,075X2, коэффициент детерминации для данной модели равен 0,39.

2. Для среднегодового чистого миграционного прироста. Y-среднегодовой чистый миграционный прирост, X5- средняя доля занятости в промышленности, X11- расстояние до Москвы (тыс. км.): Y= 6,32 -12,52X5 - 0,0006X11

По результатам построения модели линейной регрессии для темпов роста городов, а также анализа значимых факторов построена блок-схема (ПРИЛОЖЕНИЕ 2) с указанием коэффициентов регрессии, причин их влияния исходя из теоретических исследований, рассмотренных в главе 1.

Данное исследование было сопряжено с рядом проблем, к которым относятся неполнота статистической информации:

1. Отсутствие показателя уровня образования населения по городам - сконструированный показатель количества ВУЗов на 100 000 чел. не является значимым;

2. Отсутствие показателей, которое могли бы оценить развитость транспортной инфраструктуры. Сконструированный показатель плотности транспортной сети общественного транспорта не является значимым;

3. Отсутствие данных по занятости по отраслям за ряд лет не позволяло включить данный показатель в первую модель множественной линейной регрессии и т.д..

Дальнейшие направления исследования могут быть следующими:

1. Расчет временных лагов, с которыми показатели влияют на темп экономического роста городов. Например, с каким временным лагом инвестиции, уровень образования влияют на экономический рост города.

2. Разделение городов на группы по одному или нескольким критериев с целью улучшения результатов имеющейся модели и/или определения значимых факторов, оказывающих влияние на разные группы городов.

Результаты данного и схожих исследований должны служить для формирования мер региональной политики по развитию городов, а также для оценки эффективности мер по выравниванию развития городов, которая может осуществляться на основе предложенного метода расчета конвергенции темпов экономического роста.



Список использованных источников

1. Borts G.H. Stein J. L, Economic Growth in a Free Market, New York: Columbia University Press, 1964

2. Armstrong H., Taylor J. Regional Economics and Policy. 3-rd ed, Blackwell Publishers. 2000, P. 68

3. Solow R.A. Contribution to the Theory of Economic Growth//Quartetrly Journal of Economics 1956, Vol 70m P. 65 - 94

4. Suares-Villa L. Invention and the Rise of Technocapitalism, Lanham, MD, and Londob: Rowman & Littlefield, 2000, P. 5 - 16.

5. Sala-i-Martin X., The Classical Approach to Convergence Analysis // Economic Journal. 1996. Vol. 106. P. 1019-1056

6. Региональная экономика и пространственное развитие. Учебник для вузов. Под общей редакцией Л.Э. Лимонова. Москва: Издательство Юрайт, 2013. 714 стр..

7. Storper, M. Why does a city grow? Specialization, human capital, or institutions? [Text]: working paper / Michael Storper. -- 2008.

8. Glaeser, E. L. Growth in Cities [Text] / E. L. Glaeser, H. D. Kallal, J. A. Scheinkman, A. Shleifer // Journal of Political Economy. -- Vol. 100. -- Centennial Issue, 1992. -- No. 6 (Dec.) -- Pp. 1126-1152.

9. Ades, A. F., Glaeser, E. L. Trade and Circuses: Explaining Urban Giants [Text] / Alberto F. Ades, Edward L. Glaeser // The Quarterly Journal of Economics. -- Vol. 110. -- No. 1 (Feb.). -- 1995. -- Pp. 195-227.

10. Kim, S. Urban Development in the United States, 1690-1990 [Text] / Sukkoo Kim // Southern Economic Journal. -- Vol. 66. -- 2000. -- No. 4 (Apr.) -- Pp. 855-880.

11. Preston, S. H. Urban Growth in Developing Countries: A Demographic Reappraisal [Text] / Samuel H. Preston // Population and Development Review. -- Vol. 5. -- 1979. -- No. 2 (Jun.) -- Pp. 195-215.

12. Glaeser, E. L. Is there a new urbanism? The growth of US cities in the 1990s [Text] : NBER working paper 8357 / Edward L. Glaeser, Jesse Shapiro. -- 2001.

13. Gerber T. Regional Economics Peroformance and Net Migration Rates in Russia 1993-2002 [Text]: International Migration Review, Vol 40, №3. - 2006. - Pp, 661-697.

14. Зубаревич, Н. В. Российские города как центры роста. [Текст]: "Российское экспертное обозрение" №2 (16), 2006.

15. Ключевые индикаторы и тенденции развития городов России [Текст] / Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, НИ НП «ГРС». -- М., 2010. -- С. 4.

16. Российская урбанизация на перепутье: к «городу-саду» или в «город-огород»? Сценарии развития российских городов [Текст] : доклад / Институт экономики города. -- М., 2001. -- С. 9.

17. Ивашина, Н. С. Развитие монопрофильных городов регионов России: проблемы и перспективы [Текст] / Н. С. Ивашина, Н. А. Улякина // ИнВестРегиона. -- 2012. -- № 1. -- С. 56.

18. Петрикова, Е. М. Комплексная инвестиционная программа развития моногородов [Текст] / Е. М. Петрикова // Территория и планирование. -- 2011. -- № 2(32). -- С. 80-89.

19. Ивашина, Н. С. Развитие монопрофильных городов регионов России: проблемы и перспективы [Текст] / Н. С. Ивашина, Н. А. Улякина // ИнВестРегиона. -- 2012. -- № 1. -- С. 56.

20. Suares-Vlla L. The Structures of Cooperation: Downsalling, Outsourcing and the Networked Alliance// Small Business Economics, 1998, No 10. P 5-16

21. Кох, И. А. Тенденции социального развития монопрофильных городов с градообразующим предприятием / И. А. Кох // Научный вестник Уральской академии государственной службы: политология, экономика, социология, право. -- 2009. -- № 4 (9).

22. Экономика и география [Текст] / Под ред. А.П.Заостровцева, Л.Э. Лимонова. - СПб.: Международный центр социально-экономических исследований «Леонтьевский центр», 2013. - 314 с.

23. Город. Количественные методы изучения. [Текст] / П.Мерлен, Под ред., Ю.В. Медведкова. М.: «Прогресс», 1977. - 258 с.

24. Зубаревич, Н. Города как центры модернизации экономики и человеческого капитала [Текст] / Н. Зубаревич // Общественные науки и современность. -- 2010. -- №5. -- С. 5-19.

25. Зубаревич, Н. Социальная дифференциация регионов и городов [Текст] / Н. Зубаревич // Pro et Contra. -- 2012. -- №4. -- С.135-152;

26. Коломак, Е. Неравномерное пространственное развитие в России: объяснения новой экономической географии [Текст] / Е. Коломак // Вопросы экономики. -- 2013. -- №2. -- С. 143.



Приложения

Приложение 1

Факторы, оказывающие влияние на темпы экономического роста города, причины их влияния и их зависимости.

Приложение 2

Разбивка городов на группы относительно среднего темпа экономического роста, среднего темпа роста реальной заработной платы, среднего темпа роста занятости населения.

№	Город	Субъект РФ	Темп роста численности занятых	Темп роста заработных плат накопленный	Темп реального экономического роста города накопленный в %
группа 1
1	Благовещенск	Амурская область	6,96%	281%	307%
2	Кисловодск	Ставропольский край	14,31%	279%	333%
3	Королев	Московская область	12,04%	304%	353%
4	Краснодар	Краснодарский край	37,42%	308%	460%
5	Кызыл	Республика Тыва	0,58%	344%	346%
6	Москва	г. Москва	7,30%	264%	291%
7	Мытищи	Московская область	29,91%	270%	381%
8	Одинцово	Московская область	13,18%	267%	315%
9	Пятигорск	Ставропольский край	0,04%	212%	212%
10	Ростов-на-Дону	Ростовская область	15,56%	208%	256%
11	Санкт-Петербург	г. Санкт-Петербург	2,71%	226%	235%
12	Ставрополь	Ставропольский край	46,43%	220%	368%
13	Хабаровск	Хабаровский край	24,13%	229%	308%
14	Химки	Московская область	97,59%	338%	766%
15	Щелково	Московская область	11,16%	328%	376%
группа 2
1	Волгодонск	Ростовская область	3,18%	201%	210%
2	Иркутск	Иркутская область	4,84%	204%	219%
3	Люберцы	Московская область	21,36%	203%	268%
4	Черкесск	Республика Карачаево-Черкесия	7,89%	184%	207%
5	Южно-Сахалинск	Сахалинская область	23,05%	195%	263%
6	Якутск	Республика Саха (Якутия)	5,74%	188%	205%
группа 3
1	Астрахань	Астраханская область	-16,47%	208%	157%
2	Балашиха	Московская область	-2,73%	338%	326%
3	Великий Новгород	Новгородская область	-3,66%	209%	198%
4	Воронеж	Воронежская область	-14,59%	266%	213%
5	Калуга	Калужская область	-17,48%	318%	245%
6	Нальчик	Республика Кабардино-Балкария	-14,02%	272%	219%
7	Новосибирск	Новосибирская область	-4,56%	283%	265%
8	Ногинск	Московская область	-11,49%	295%	250%
9	Омск	Омская область	-10,81%	273%	233%
10	Оренбург	Оренбургская область	-12,04%	211%	173%
11	Подольск	Московская область	-2,48%	288%	278%
12	Северодвинск	Архангельская область	-7,78%	265%	237%
13	Сочи	Краснодарский край	-8,10%	320%	286%
14	Тамбов	Тамбовская область	-17,07%	226%	171%
15	Томск	Томская область	-18,65%	229%	167%
16	Тюмень	Тюменская область	-7,36%	243%	218%
группа 4
1	Владимир	Владимирская область	-6,37%	201%	182%
2	Воткинск	Республика Удмуртия	-5,68%	191%	174%
3	Каменск-Уральский	Свердловская область	-9,21%	204%	176%
4	Копейск	Челябинская область	-1,95%	188%	182%
5	Нижнекамск	Республика Татарстан	-14,28%	196%	154%
6	Нижний Новгород	Нижегородская область	-9,50%	207%	178%
7	Новочеркасск	Ростовская область	-8,29%	194%	170%
8	Таганрог	Ростовская область	-7,00%	186%	166%
9	Уфа	Республика Башкортостан	-15,03%	198%	153%
10	Ухта	Республика Коми	-1,52%	193%	189%
11	Челябинск	Челябинская область	-15,65%	207%	159%
12	Чита	Забайкальский край	-9,53%	197%	168%
группа 5
1	Армавир	Краснодарский край	-18,74%	234%	171%
2	Владикавказ	Республика Северная Осетия	-22,90%	285%	197%
3	Екатеринбург	Свердловская область	-24,22%	246%	162%
4	Железнодорожный	Московская область	-35,13%	321%	173%
5	Казань	Республика Татарстан	-20,64%	255%	181%
6	Кемерово	Кемеровская область	-21,81%	231%	159%
7	Коломна	Московская область	-20,56%	275%	198%
8	Махачкала	Республика Дагестан	-25,54%	461%	318%
9	Обнинск	Калужская область	-28,78%	321%	200%
10	Орехово-Зуево	Московская область	-30,92%	307%	181%
11	Псков	Псковская область	-18,88%	252%	185%
12	Рязань	Рязанская область	-20,01%	251%	181%
13	Саратов	Саратовская область	-29,38%	292%	177%
14	Серпухов	Московская область	-37,81%	927%	539%
15	Уссурийск	Приморский край	-20,69%	266%	191%
16	Энгельс	Саратовская область	-21,27%	305%	219%
группа 6
1	Норильск	Красноярский край	13,41%	119%	148%
2	Старый Оскол	Белгородская область	2,04%	129%	134%
группа 7
1	Альметьевск	Республика Татарстан	-12,36%	135%	106%
2	Белгород	Белгородская область	-17,17%	186%	137%
3	Глазов	Республика Удмуртия	-5,18%	98%	87%
4	Калининград	Калининградская область	-18,22%	203%	148%
5	Кострома	Костромская область	-12,54%	149%	118%
6	Магнитогорск	Челябинская область	-2,39%	117%	111%
7	Майкоп	Республика Адыгея	-15,61%	170%	128%
8	Набережные Челны	Республика Татарстан	-13,87%	177%	139%
9	Невинномысск	Ставропольский край	-11,44%	98%	76%
10	Нерюнгри	Республика Саха (Якутия)	-10,48%	136%	111%
11	Нефтекамск	Республика Башкортостан	-13,88%	151%	117%
12	Нижний Тагил	Свердловская область	-17,52%	199%	147%
13	Новотроицк	Оренбургская область	-17,14%	132%	92%
14	Салават	Республика Башкортостан	-10,22%	177%	149%
15	Сарапул	Республика Удмуртия	-12,91%	185%	148%
16	Сургут	ХМ автономный округ	-9,51%	114%	94%
17	Сыктывкар	Республика Коми	-18,06%	187%	135%
18	Элиста	Республика Калмыкия	-11,44%	147%	119%
группа 8
1	Брянск	Брянская область	-21,55%	212%	145%
2	Великие Луки	Псковская область	-26,01%	233%	146%
3	Владивосток	Приморский край	-29,81%	244%	142%
4	Вологда	Вологодская область	-19,85%	208%	147%
5	Иваново	Ивановская область	-39,04%	255%	116%
6	Киселевск	Кемеровская область	-32,73%	242%	130%
7	Ковров	Владимирская область	-36,12%	246%	121%
8	Ленинск-Кузнецкий	Кемеровская область	-34,79%	255%	132%
9	Миасс	Челябинская область	-45,01%	292%	116%
10	Мичуринск	Тамбовская область	-27,95%	210%	123%
11	Муром	Владимирская область	-41,79%	228%	91%
12	Новомосковск	Тульская область	-32,67%	231%	123%
13	Орел	Орловская область	-32,27%	214%	113%
14	Первоуральск	Свердловская область	-26,10%	215%	133%
15	Рубцовск	Алтайский край	-40,46%	227%	95%
16	Рыбинск	Ярославская область	-32,25%	235%	127%
17	Саранск	Республика Мордовия	-24,77%	208%	132%
18	Сергиев Посад	Московская область	-50,44%	332%	114%
19	Тверь	Тверская область	-37,79%	246%	115%
20	Чебоксары	Республика Чувашия	-29,43%	212%	120%
группа 9
1	Абакан	Республика Хакасия	-19,13%	195%	138%
2	Ангарск	Иркутская область	-23,38%	145%	88%
3	Арзамас	Нижегородская область	-19,50%	163%	112%
4	Архангельск	Архангельская область	-28,35%	190%	108%
5	Ачинск	Красноярский край	-34,95%	94%	26%
6	Балаково	Саратовская область	-44,52%	193%	63%
7	Барнаул	Алтайский край	-31,77%	200%	105%
8	Белово	Кемеровская область	-37,95%	182%	75%
9	Березники	Пермский край	-26,38%	76%	29%
10	Бийск	Алтайский край	-34,49%	185%	87%
11	Братск	Иркутская область	-24,59%	109%	58%
12	Волгоград	Волгоградская область	-24,59%	197%	124%
13	Волжский	Волгоградская область	-35,16%	178%	81%
14	Воркута	Республика Коми	-32,60%	123%	50%
15	Дзержинск	Нижегородская область	-55,55%	134%	4%
16	Димитровград	Ульяновская область	-30,24%	60%	11%
17	Елец	Липецкая область	-37,06%	147%	55%
18	Зеленодольск	Республика Татарстан	-19,67%	183%	127%
19	Златоуст	Челябинская область	-45,69%	158%	40%
20	Ижевск	Республика Удмуртия	-24,19%	139%	81%
21	Йошкар-Ола	Республика Марий Эл	-33,15%	195%	97%
22	Камышин	Волгоградская область	-31,18%	204%	109%
23	Канск	Красноярский край	-33,78%	156%	69%
24	Киров	Кировская область	-28,04%	179%	101%
25	Комсомольск-на-Амуре	Хабаровский край	-35,91%	120%	41%
26	Красноярск	Красноярский край	-20,96%	206%	141%
27	Курган	Курганская область	-32,20%	171%	84%
28	Курск	Курская область	-24,63%	135%	77%
29	Липецк	Липецкая область	-23,47%	180%	114%
30	Магадан	Магаданская область	-34,39%	150%	64%
31	Междуреченск	Кемеровская область	-19,75%	190%	132%
32	Мурманск	Мурманская область	-24,92%	118%	63%
33	Находка	Приморский край	-47,23%	166%	40%
34	Нижневартовск	ХМ автономный округ	-23,27%	107%	59%
35	Новокузнецк	Кемеровская область	-35,65%	158%	66%
36	Новокуйбышевск	Самарская область	-45,30%	196%	62%
37	Новороссийск	Краснодарский край	-22,66%	116%	67%
38	Новочебоксарск	Республика Чувашия	-41,35%	178%	63%
39	Новошахтинск	Ростовская область	-44,89%	154%	40%
40	Октябрьский	Республика Башкортостан	-25,58%	207%	129%
41	Орск	Оренбургская область	-28,81%	171%	93%
42	Пенза	Пензенская область	-32,72%	201%	103%
43	Пермь	Пермский край	-22,78%	130%	78%
44	Петрозаводск	Республика Карелия	-25,05%	205%	129%
45	Петр-овск-Камчатский	Камчатский край	-34,24%	110%	38%
46	Прокопьевск	Кемеровская область	-41,36%	200%	76%
47	Самара	Самарская область	-29,04%	200%	113%
48	Смоленск	Смоленская область	-20,78%	147%	96%
49	Соликамск	Пермский край	-28,18%	47%	5%
50	Стерлитамак	Республика Башкортостан	-24,71%	149%	88%
51	Сызрань	Самарская область	-40,09%	162%	57%
52	Тольятти	Самарская область	-34,00%	64%	8%
53	Тула	Тульская область	-27,30%	201%	119%
54	Улан-Уде	Республика Бурятия	-23,27%	204%	133%
55	Ульяновск	Ульяновская область	-33,68%	161%	73%
56	Усолье-Сибирское	Иркутская область	-43,56%	145%	38%
57	Усть-Илимск	Иркутская область	-43,66%	103%	14%
58	Чайковский	Пермский край	-40,32%	157%	53%
59	Череповец	Вологодская область	-27,86%	160%	88%
60	Шахты	Ростовская область	-29,06%	178%	98%
61	Электросталь	Московская область	-33,15%	185%	91%
62	Ярославль	Ярославская область	-31,96%	186%	94%

Размещено на Allbest.ru

...