Районирование территории России по особенностям достижения национальных целей развития

Размещено на http://www.allbest.ru/

Районирование территории России по особенностям достижения национальных целей развития

В.И. Блануца



Аннотация

Статья посвящена первой попытке районирования территории Российской Федерации по особенностям достижения национальных целей развития. Объектом исследования является система целей национального развития России, а предметом исследования - пространственно-временное неравенство в достижении целей развития между российскими регионами. Цель работы заключается в проведении районирования территории России для уяснения специфики пространственно-временного неравенства на основе данных, представленных в приложении к Единому плану. Задачи исследования: обзор литературы, создание базы данных, разработка способа измерения расстояния между территориальными единицами по множеству показателей достижения национальных целей и формирование алгоритма районирования, проведение районирования и интерпретация полученных результатов. Обзор опыта показал, что имеются только отдельные оценки по федеральным округам и некоторым группам регионов России, а основной особенностью достижения цели для отдельно взятой территории является величина удаленности современного значения от целевого (будущего) значения рассматриваемого показателя. При нескольких показателях с разной удаленностью имеет место множество особенностей. Исходные данные взяты из «Единого плана по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года», утвержденного российским правительством. Для обработки данных по 85 субъектам и 15 показателям их развития в 2021-2030 гг использовался авторский алгоритм районирования с теоретико-графовым подходом к определению оптимального количества районов. Итоги расчетов представлены в виде дендрограммы последовательности объединения субъектов в группы. Показано, что оптимальными являются три варианта группировки соседних субъектов. Выявлены две зоны, три района и четыре подрайона. По обнаруженным группам субъектов приведены средние значения показателей достижения национальных целей развития. Установлено, что по особенностям движения к национальным целям наиболее выгодное положение занимает столичный район (г Москва и Московская область), а самая сложная ситуация сложилась во второй зоне (Северо-Кавказский федеральный округ и Республика Калмыкия). На основе дендрограммы с помощью авторского алгоритма выявлены ядра зон, районов и подрайонов. Полученные результаты могут использоваться для определения проблемных групп субъектов, нуждающихся в дополнительном федеральном финансировании, ежегодного мониторинга выполнения графика достижения целей и корректировки Единого плана. Сделано предположение, что дальнейшие исследования по данной проблематике могут осуществляться в семи направлениях

Ключевые слова: устойчивое развитие, показатель социально-экономического развития, многомерное расстояние, дендрограмма, зона, район, подрайон, Российская Федерация, районирование территории, национальные цели



Abstract

REGIONALIZATION OF RUSSIA'S TERRITORY ACCORDING TO THE PECULIARITIES OF ACHIEVING NATIONAL DEVELOPMENT GOALS

V. Blanutsa,

The article is devoted to the first attempt of regionalization of the Russian Federation territory according to the peculiarities of achieving national development goals. The objectives of the study are to review the literature, create a database, develop a method for measuring the distance between territorial units according to a variety of indicators for achieving national goals and forming a regionalization algorithm, conducting regionalization and interpreting the results obtained. A review of the available experience has shown that there are only separate estimates for federal districts and some groups of Russian regions, and the main feature of achieving the goal for a particular territory is the distance of the current value from the target (future) value of the indicator under consideration. With several indicators with different remoteness, many features are obtained. The initial data are taken from the “Unified Plan for Achieving the National Development Goals of the Russian Federation for the Period up to 2024 and for the Planning Period up to 2030” approved by the Russian government. To process data on 85 subjects and 15 indicators of their development in 2021-2030, the author's regionalization algorithm with a graph-theoretic approach to determining the optimal number of districts was used. The results of the calculations are presented in the form of a dendrogram of the sequence of combining subjects into groups. It is shown that three variants of grouping neighboring subjects are optimal. Two zones, three regions and four sub-regions are identified. According to the identified groups of subjects, the average values of indicators for achieving national development goals are given. It has been established that the capital region (the city of Moscow and the Moscow Region) occupies the most advantageous position in terms of the peculiarities of movement towards national goals, and the most difficult situation has developed in the second zone (the North Caucasus Federal District and the Republic of Kalmykia). Based on the dendrogram, the cores of zones, regions and sub-regions are identified using the author's algorithm. The results obtained can be used to identify problematic groups of subjects in need of additional federal funding, annual monitoring of the implementation of the schedule for achieving goals and adjusting the Unified Plan. It is assumed that further research on this issue can be carried out in seven directions

Key words: sustainable development, socio-economic development indicator, multidimensional distance, dendrogram, zone, region, sub-region, Russian Federation, zoning of the territory, national goals



Введение

В научной литературе обсуждение проблематики устойчивого развития территорий началось в 1980-х гг. Тогда начало формироваться новое научное направление - «экологическая экономика» [12; 13]. Со временем оно превратилось в концепцию устойчивого развития [22; 23]. Широкое международное обсуждение завершилось принятием в сентябре 2015 г. на Генассамблее ООН итогового документа «Преобразование нашего мира: повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года» (169 задач по 17 целям). Эти цели носили рекомендательный характер и каждое государство могло формировать свои цели и разворачивать их в систему целевых показателей. Для Российской Федерации первые национальные цели развития были утверждены в мае 2018 г. (9 целей с реализацией до 2024 г.; далее - Указ 204) Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года».. Дальнейшее развитие событий (пандемия коронови- руса и ухудшение экономической ситуации) привело к тому, что в июле 2020 г. произошла корректировка целей и смещение сроков их реализации (5 целей до 2030 г.; далее - Указ 474) Указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».. Затем в октябре 2021 г. правительство утвердило «Единый план по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года» (далее - Единый план) Распоряжение Правительства Российской Федерации от 1 октября 2021 г. № 2765-р «Об утверждении Единого плана по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года»..

В большинстве случаев в научной литературе анализируются особенности достижения целей устойчивого развития на уровне отдельных стран [19; 27] или групп стран [11; 14; 18]. Однако в связи с наличием значительных социально-экономических различий внутри некоторых стран в последнее время ставится вопрос о необходимости анализа достижения целей развития на субнациональном (региональном) уровне [9; 10; 17]. Одним из инструментов такого анализа является метод районирования (зонирования) территории [25; 28; 29]. В классическом понимании [1] этот метод нацелен на выявление целостных и специфических территориальных образований (районов).

Анализ отечественной и зарубежной научной литературы показал, что до настоящего времени не проводилось районирование территории Российской Федерации по особенностям достижения национальных целей развития, зафиксированных в Указах 204 и 474, а также в Едином плане.

Объектом исследования является система целей национального развития России.

Предметом исследования является пространственно-временное неравенство в достижении целей развития между российскими регионами.

Цель работы заключается в проведении районирования территории России для уяснения специфики пространственно-временного неравенства на основе данных, представленных в приложении к Единому плану.

Для достижения цели исследования потребовалось решить следующие задачи:

а) выполнить обзор литературы для определения используемых показателей и способов их обобщения;

б) создать базу данных;

в) разработать способ измерения расстояния между субъектами Российской Федерации по множеству показателей достижения национальных целей развития и сформировать соответствующий алгоритм районирования;

г) провести районирование территории России;

д) интерпретировать полученные результаты.



Обзор литературы

За последние три года (2018-2021) в отечественных научных журналах опубликовано 59 статей, посвященных анализу двух указов президента России по национальным целям развития (по данным www. elibrary.ru на 1 марта 2022 г.). При этом анализу особенностей достижения национальных целей развития во всех субъектах Российской Федерации не уделялось внимание. Имеются лишь отдельные оценки по федеральным округам [6; 8] и некоторым группам регионов [2; 4; 6]. Что касается использования сведений из Единого плана, то такие работы (за исключением двух публикаций автора) еще не появились. При этом надо учитывать, что особенности региональной социально-экономической политики, реализуемой в Российской Федерации, представлены в Стратегии пространственного развития Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г № 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития до 2025 года».. Однако в двух рассматриваемых президентских указах и Едином плане не зафиксирована взаимосвязь этой стратегии с региональными особенностями достижения национальных целей развития, несмотря на их взаимообусловленность [5]. Здесь можно сослаться на слабую проработанность стратегии пространственного развития [3; 7], однако это лишь подчеркивает необходимость встраивания данной стратегии в систему национальных целей развития. районирование пространственный федеральный финансирование

Применение тех или иных показателей для оценки достижения целей на региональном уровне зависит от специфики национальной статистики. Здесь существует три вида рисков, связанных с чрезмерным использованием, неправильным использованием и неиспользованием показателей [19]. Отдельной проблемой является сопоставимость показателей, измеренных по разным шкалам [18; 21], которая решается путем линейного масштабирования [10; 21], использования многомерного статистического анализа (например, метода главных компонент [24]) или преобразования в рейтинг территориальных единиц [21]. Основной особенностью достижения цели для отдельно взятой территории является величина удаленности современного значения от целевого (будущего) значения рассматриваемого показателя [10; 15; 21]. При нескольких показателях с разной удаленностью получается множество особенностей. Среди всех значений обычно выделяют те, которые попадают в первый и четвертый квартили [15], как основные особенности, соответственно, приближенности и удаленности относительно поставленных целей. При анализе множества территориальных единиц используются различные индексы устойчивого развития [10; 14; 16; 29], многомерные расстояния (до заданных целей или в пространстве всех показателей) [15; 20; 21] и кластерный анализ [11; 16; 18; 26].

Материалы и методы. Исходные данные взяты из приложения к Единому плану, где представлены количественные значения 19 показателей достижения национальных целей развития по 85 субъектам (территориальным единицам) Российской Федерации для 2020 (факт), 2021 (оценка), 2022, 2023, 2024 и 2030 гг. (правительственный прогноз). В связи с отсутствием данных по трем показателям за 2020 г. пришлось ограничиться интервалом 2021-2030 гг. Разность значений между 2030 и 2021 гг. интерпретировалась как расстояние до поставленных целей. По величине этого расстояния упорядочены все территориальные единицы по каждому показателю (ранг 1 присваивался субъекту с наименьшим, а ранг 85 - с наибольшим расстоянием), после чего ранжированные ряды делились на четыре равные части (квартиля).

В нашем исследовании рассматривались следующие цели развития Российской Федерации: (А) сохранение населения, здоровья и благополучия людей; (Б) возможности для самореализации и развития талантов; (В) комфортная и безопасная среда для жизни; (Г) достойный, эффективный труд и успешное предпринимательство; (Д) цифровая трансформация. Достижение этих целей планируется (по Единому плану) оценивать с помощью следующих показателей: (А1) численность населения субъекта Российской Федерации; (А2) ожидаемая продолжительность жизни при рождении; (А3) уровень бедности; (А4) доля граждан, систематически занимающихся физической культурой и спортом; (Б1) уровень образования; (Б2) эффективность системы выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи; (Б3) условия для воспитания гармонично развитой и социально ответственной личности; (Б4) доля граждан, занимающихся волонтерской (добровольческой) деятельностью; (Б5) число посещений культурных мероприятий; (В1) количество семей, улучшивших жилищные условия; (В2) объем жилищного строительства; (В3) качество городской среды; (В4) доля дорожной сети в крупнейших городских агломерациях, соответствующая нормативам; (В5) качество окружающей среды; (Г1) темп роста (индекс роста) реальной среднемесячной заработной платы; (Г2) темп роста (индекс роста) реального среднедушевого денежного дохода населения; (Г3) темп роста (индекс роста) физического объема инвестиций в основной капитал, за исключением инвестиций инфраструктурных монополий (федеральные проекты) и бюджетных ассигнований федерального бюджета; (Г4) численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей и самозанятых; (Д1) «цифровая зрелость» органов государственной власти субъектов Российской Федерации, органов местного самоуправления и организаций в сфере здравоохранения, образования, городского хозяйства и строительства, общественного транспорта, подразумевающая использование ими отечественных информационно-технологических решений. Из приведенных показателей не наблюдались различия между субъектами по Б3, В5, Г3 и Д1, что позволило их исключить и ограничиться 15 индикаторами.

Опираясь на исходные данные, построена следующая система оценки многомерной удаленности (приближенности) территориальных единиц: если оба сравниваемых субъекта попадают в один квартиль по некоторому показателю, то расстояние между этими субъектами равно нулю; при попадании в соседние квартили (первый и второй, второй и третий, третий и четвертый) - равно 1; при попадании через квартиль (первый и третий, второй и четвертый) - равно 2; при попадании через два квартиля (первый и четвертый) - равно 3; затем все расстояния по всем показателям суммируются и делятся на количество показателей. Таким образом, все многомерные расстояния помещаются в интервал от 0 до 3. Результаты расчетов между каждой парой территориальных единиц (с точностью до двух знаков после запятой) сводятся в симметричную матрицу размера 85 х 85.

Для объединения территориальных единиц в районы использовался авторский алгоритм социально-экономического райониро- вания Блануца В. И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных. М.: ИНФРА-М, 2018. 194 с., представляющий последовательную (пошаговую) группировку соседних единиц при условии непревышения предельного многомерного расстояния (d,j) между всеми парами единиц на каждом шаге. Размер шага составлял минимальное многомерное расстояние (і -і- 15 = 0,0667 = 0,07). Тогда на первом шаге объединялись все соседние субъекты при D,j < 0,07, на втором - при Di} < од;, на третьем - при < 0,20 и т.д. Исходное распределение территориальных единиц фиксировалось на графе соседства (рис. 1). Если на очеред ном шаге происходило объединение субъектов, то граф соседства принимал новый вид с учетом этого объединения. Последним шагом алгоритма является группировка всех единиц в один район. Последовательность такого объединения визуализировалась с помощью дендрограммы, которая использовалась для определения оптимального варианта районирования с помощью авторского алгоритма оценки сложности леса Scientific Visualization, 2021, vol. 13, no. 5, pp. 1-15.: дендрограмма преобразовывалась в группировочное дерево (число ярусов соответствовало количеству шагов; каждый ярус состоял из древовидных графов по количеству районов и отдельных субъектов, еще не включенных в районы); для каждого яруса рассчитывалось значение относительной сложности леса (Ch, где h - номер шага); отыскивались «пики» значений Ch ( Cfe_1 < Ch > Ch+1), которые указывали на оптимальные варианты районирования.

Результаты исследования

С помощью предложенного алгоритма районирования проведена обработка матрицы многомерных расстояний между субъектами Российской Федерации с учетом исходного графа соседства (см. рис. 1) и его последующих трансформаций, что позволило за 35 шагов объединить 85 субъектов в одну группу (рис. 2). На 24 шагах получились новые варианты объединения, среди которых отбирались только те, которые характеризовались «пиками» значений относительной сложности леса. Всего образовалось три «пика» - на 28-м, 30-м и 32-м шагах

с соответственно, шестью, четырьмя и двумя группами субъектов. Последние две группы можно назвать «зонами» (группу из 77 субъектов можно обозначить как «зона 1», а из 8 территориальных единиц - «зона 2»). На дендрограмме видно (см. рис. 2), что зона 2 на 30-м и 28-м шагах не делится на группы. Что касается зоны 1, то на 30-м шаге она делится на три группы, которые можно назвать «районами» (район 1А объединяет 2, 1Б - 50 и 1В - 25 субъектов). Группы, образованные на 28-м шаге, можно назвать «подрайонами»: район 1Б делится на подрайоны 1Б1 (16 субъектов) и 1Б2 (34), а район 1В - на 1В1 (10) и 1В2 (15).

Для характеристики выделенных зон, районов и подрайонов по особенностям достижения национальных целей развития можно квартили по каждому показателю представить в виде баллов (первый квартиль - 1 балл, второй квартиль - 2 балла и т. д.). Тогда возможен расчет среднего арифметического значения (сумма баллов делится на количество субъектов с точностью до двух знаков после запятой) по каждому показателю для группы субъектов (запись последовательности значений от показателя А1 до показателя Г4 может производиться через косую черту). При таких уточнениях получились следующие характеристики (с указанием номеров субъектов по рис. 1).

Рис. 1. Граф соседства субъектов Российской Федерации: 1 - субъект, 2 - два субъекта имеют между собой административную границу.

Субъекты: 1 - Белгородская область (обл.), 2 - Брянская обл., 3 - Владимирская обл., 4 - Воронежская обл., 5 - Ивановская обл., 6 - Калужская обл., 7 - Костромская обл., 8 - Курская обл.,

9 - Липецкая обл., 10 - Московская обл., 11 - Орловская обл., 12 - Рязанская обл., 13 - Смоленская обл.,

14 - Тамбовская обл., 15 - Тверская обл., 16 - Тульская обл., 17 - Ярославская обл., 18 - г. Москва,

19 - Республика Карелия, 20 - Республика Коми, 21 - Ненецкий автономный округ, 22 - Архангельская обл.,

23 - Вологодская обл., 24 - Калининградская обл., 25 - Ленинградская обл., 26 - Мурманская обл.,

27 - Новгородская обл., 28 - Псковская обл., 29 - г. Санкт-Петербург, 30 - Республика Адыгея,

31 - Республика Калмыкия, 32 - Республика Крым, 33 - Краснодарский край, 34 - Астраханская обл.,

35 - Волгоградская обл., 36 - Ростовская обл., 37 - г. Севастополь, 38 - Республика Дагестан,

39 - Республика Ингушетия, 40 - Кабардино-Балкарская Республика, 41 - Карачаево-Черкесская Республика,

42 - Республика Северная Осетия-Алания, 43 - Чеченская Республика, 44 - Ставропольский край,

45 - Республика Башкортостан, 46 - Республика Марий Эл, 47 - Республика Мордовия, 48 - Республика

Татарстан, 49 - Удмуртская Республика, 50 - Чувашская Республика, 51 - Пермский край, 52 - Кировская обл.,

53 - Нижегородская обл., 54 - Оренбургская обл., 55 - Пензенская обл.,

56 - Самарская обл., 57 - Саратовская обл., 58 - Ульяновская обл., 59 - Курганская обл., 60 - Свердловская обл., 61 - Ханты-Мансийский автономный округ-Югра, 62 - Ямало-Ненецкий автономный округ, 63 - Тюменская обл., 64 - Челябинская обл.,

65 - Республика Алтай, 66 - Республика Тыва, 67 - Республика Хакасия, 68 - Алтайский край,

69 - Красноярский край, 70 - Иркутская обл., 71 - Кемеровская обл.-Кузбасс, 72 - Новосибирская обл.,

73 - Омская обл., 74 - Томская обл., 75 - Республика Бурятия, 76 - Республика Саха (Якутия),

77 - Забайкальский край, 78 - Камчатский край, 79 - Приморский край, 80 - Хабаровский край, 81 - Амурская обл., 82 - Магаданская обл., 83 - Сахалинская обл., 84 - Еврейская автономная обл., 85 - Чукотский автономный округ / Fig. 1. The neighborhood graph of the Russian Federation's subjects 1 - subject, 2 - presence of a border between two subjects. Subjects: 1 - Belgorod Region, 2 - Bryansk Region, 3 - Vladimir Region, 4 - Voronezh

Region, 5 - Ivanovo Region, 6 - Kaluga Region, 7 - Kostroma Region, 8 - Kursk Region, 9 - Lipetsk Region,

10 - Moscow Region, 11 - Oryol Region, 12 - Ryazan Region, 13 - Smolensk Region, 14 - Tambov Region, 15 - Tver Region, 16 - Tula Region, 17 - Yaroslavl Region, 18 - City of Moscow, 19 - Republic of Karelia, 20 - Republic of Komi, 21 - Nenets Autonomous Area, 22 - Arkhangelsk Region, 23 - Vologda Region, 24 - Kaliningrad Region,

25 - Leningrad Region, 26 - Murmansk Region, 27 - Novgorod Region, 28 - Pskov Region, 29 - City of St. Petersburg, 30 - Republic of Adygea, 31 - Republic of Kalmykia, 32 - Republic of Crimea, 33 - Krasnodar Territory, 34 - Astrakhan Region, 35 - Volgograd Region, 36 - Rostov Region, 37 - City of Sevastopol, 38 - Republic of Dagestan,

39 - Republic of Ingushetia, 40 - Kabardino-Balkarian Republic, 41 - Karachayevo-Circassian Republic, 42 - Republic of North Ossetia-Alania, 43 - Chechen Republic, 44 - Stavropol Territory, 45 - Republic of Bashkortostan, 46 - Republic of Mari El, 47 - Republic of Mordovia, 48 - Republic of Tatarstan, 49 - Udmurtian Republic, 50 - Chuvash Republic,

51 - Perm Territory, 52 - Kirov Region, 53 - Nizhny Novgorod Region, 54 - Orenburg Region, 55 - Penza Region,

56 - Samara Region, 57 - Saratov Region, 58 - Ulyanovsk Region, 59 - Kurgan Region, 60 - Sverdlovsk Region,

61 - Khanty-Mansi Autonomous Area-Yugra, 62 - Yamalo-Nenets Autonomous Area, 63 - Tyumen Region,

64 - Chelyabinsk Region, 65 - Republic of Altai, 66 - Republic of Tuva, 67 - Republic of Khakassia, 68 - Altai Territory, 69 - Krasnoyarsk Territory, 70 - Irkutsk Region, 71 - Kemerovo Region-Kuzbass, 72 - Novosibirsk Region, 73 - Omsk Region, 74 - Tomsk Region, 75 - Republic of Buryatia, 76 - Republic of Sakha (Yakutia), 77 - Trans-Baikal Territory, 78 - Kamchatka Territory, 79 - Primorye Territory, 80 - Khabarovsk Territory, 81 - Amur Region, 82 - Magadan Region, 83 - Sakhalin Region, 84 - Jewish Autonomous Region, 85 - Chukotka Autonomous Area

Зона 1 (субъекты 1-30, 32-37, 45-85): 2,5 8/2,64/2,39/2,49/2,43/2,35/2,51/2,51/2,39/2,48/2, 61/2,48/2,31/2,42/2,35.

Зона 2 (31, 38-44): 1,88/1,00/3,75/2,50/3, 88/3,88/2,63/2,63/3,75/2,88/1,88/2,63/3,88/3,75/ 4,00.

Район 1А (10, 18): 1,00/1,50/1,00/3,00/2,50/ 1,00/2,00/1,00/2,50/2,00/1,50/1,00/1,00/1,00/1,00.

Район 1Б (1-9, 11-17, 19, 20, 22-30, 32-37, 45-60, 64): 2,90/2,38/2,44/2,36/2,20/2,22/2,56/2, 46/2,62/2,26/2,78/2,48/2,76/2,56/2,18.

Район 1В (21, 61-63, 65-85): 2,08/3,24/2, 40/2,72/2,88/2,72/2,40/2,72/1,92/2,96/2,36/2,60/ 1,52/2,24/2,80.

Подрайон 1Б1 (19, 20,22, 24-26, 29, 45, 48, 49, 51, 54, 56, 59, 60, 64): 2,75/2,69/2,13/2, 69/1,69/2,00/2,88/2,25/2,19/2,38/2,50/2,56/1,88/ 2,00/2,06.

Подрайон 1Б2 (1-9, 11-17, 23, 27, 28, 30, 32-37, 46, 47, 50, 52, 53, 55, 57, 58): 2,97/2,24/2,5 9/2,21/2,44/2,32/2,41/2,56/2,82/2,21/3,00/2,44/3, 18/2,82/2,24.

Подрайон 1В1 (65-68, 70, 71, 75, 77, 81, 84): 2,50/3,70/3,40/2,50/3,40/2,90/2,40/3,30/2,10 /3,00/2,20/2,90/2,00/3,30/3,70.

Подрайон 1В2 (21, 61-63, 69, 72-74, 76, 78-80, 82, 83, 85): 1,80/2,93/1,73/2,87/2,53/2,60 /2,47/2,33/1,80/2,93/2,47/2,40/1,20/1,53/2,20.

Обсуждение результатов исследования. В Российской Федерации отсутствуют зоны, районы и подрайоны с наиболее коротким (первый квартиль по всем показателям) и максимально длинным (четвертый квартиль по всем показателям) путем к достижению национальных целей развития. Особенности движения к поставленным целям в 2021-2030 гг. представ ляют собой некоторые комплексы (сочетания) по-разному удаленных показателей. Наиболее выгодное положение занимает район 1А (г. Москва и Московская область), у которого значения по восьми показателям попадают в первый квартиль и только по одному (А4) - в третий квартиль. Самая сложная ситуация наблюдается в зоне 2 (Северо-Кавказский федеральный округ и Республика Калмыкия): преобладание четвертого квартиля по семи показателям и только по одному показателю (А2) зафиксирован первый квартиль. Если рассчитать среднее значение для группы субъектов по их средним баллам по каждому показателю, то можно получить следующую последовательность усложнения процесса достижения национальных целей: зона 1 (2,46 балла) - зона 2 (2,99); районы 1А (1,53) - 1Б (2,48) - 1В (2,51); подрайоны 1В2 (2,25) - 1Б1 (2,31) - 1Б2 (2,56) - 1В1 (2,89). Среди субъектов Российской Федерации вне зоны 2 в сложной ситуации находятся в первую очередь Забайкальский край (8 показателей в четвертом квартиле) и Чукотский автономный округ (также 8 показателей).

Рис. 2. Дендрограмма последовательности объединения субъектов

Российской Федерации (1-85) в районы при увеличении многомерного расстояния между субъектами от 0 до 2,4 по особенностям достижения национальных целей развития. Номера субъектов приведены на рис. 1 / Fig. 2. Dendrogram of the unification sequence for the Russian Federation's subjects (1-85) into districts with an increase in the multidimensional distance between the subjects from 0 to 2.4 according to the peculiarities of achieving national development goals. The numbers of the subjects are shown in Fig. 1.

Другой вариант интерпретации полученных результатов связан с выделением ядер по дендрограмме Scientific Visualization, 2021, vol. 13, no. 5, pp. 1-15.. Для этого на дендрограмме (см. рис. 2) в каждой группе отыскивается такая пара субъектов, к которой на последующих шагах присоединяется наибольшее количество субъектов. При 6-членном делении всех субъектов Российской Федерации получаются следующие ситуации: безъядерный район 1А (при двух субъектах не может быть ядра), одноядерные подрайоны 1Б2 (Ивановская и Нижегородская области как ядро) и 1В1 (Забайкальский край и Иркутская область), зона 2 (ядро сформировано Ставропольским краем и Кабардино-Балкарской Республикой), двухъядерные подрайоны 1Б1 (см. рис 2; второе ядро состоит из двух суб-ядер) и 1В2 (Хабаровский край с Республикой Саха (Якутия) и Томская область с Красноярским краем). Относительно этих ядер можно проследить процесс формирования (последовательного присоединения остальных субъектов) зон, районов и подрайонов.

Результаты районирования могут использоваться для определения проблемных групп субъектов, нуждающихся в дополнительном федеральном финансировании для достижения целей развития (такое финансирование предусмотрено в Едином плане), ежегодного мониторинга выполнения графика достижения целей (также предусмотрено в Едином плане) через изменение квартилей и корректировки Единого плана с учетом предлагаемых надрегиональных территориальных единиц (зон, районов и подрайонов). По последнему направлению следует отметить, что существующие надрегиональные единицы - 8 федеральных округов или 12 макрорегионов по Стратегии пространственного развития - по причине их значительной внутренней неоднородности (по заданным показателям развития) не подходят для контроля и управления достижением национальных целей.

Дальнейшие исследования по данной проблематике могут быть связаны с (1) разработкой других вариантов многомерного расстояния между субъектами по заданным показателям, (2) построением и апробацией иных алгоритмов районирования, (3) использованием внешних оценок вероятности достижения национальных целей (к примеру, социологического опроса населения [4] или множества экспертных оценок, на основе которых возможно проведение экспертного районирования), (4) типологией региональных траекторий достижения целей, (5) оценкой темпов продвижения к намеченным целям (сравнение заданных темпов по Единому плану с реальной реализацией в 2021-2030 гг., что может служить основой для проведения прогнозного районирования), (6) совместным анализом Единого плана с другими стратегическими документами России (например, со Стратегией пространственного развития, которая также нуждается в корректировке) и (7) определением политических перспектив для глав субъектов (политико-географическое районирование) при недостижении целей развития (приложение к Единому плану называется «Показатели для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, соответствующие на региональном уровне показателям, характеризующим достижение национальных целей развития»).



Список литературы

1. Алаев Э. Б. Социально-экономическая география: Понятийно-терминологический словарь. М.: Мысль, 1983. 350 с.

2. Белявская-Плотник Л. А., Бочарова Л. К., Сорокина Н. Ю. Развитие подходов к мониторингу рисков недостижения национальных целей развития Российской Федерации и ее регионов // Региональная экономика. Юг России. 2021. Т 9, № 2. С. 71-82.

3. Лексин В. Н. Дороги, которые мы не выбираем (О правительственной «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года») // Российский экономический журнал. 2019. № 3. С. 3-24.

4. Новоженина О. П. Национальные цели и задачи развития Российской Федерации в мнениях граждан // Наука. Культура. Общество. 2021. Т 27, № 1. С. 45-57.

5. Пронина Л. И. Трансформация стратегий социально-экономического и пространственного развития России на основе создания системы национального планирования // Экономика и управление: проблемы, решения. 2021. Т 1, № 5. С. 5-14.

6. Ратьковская Т Г Новый «майский указ» Президента: региональные аспекты реализации // ЭКО. 2018. № 12. С. 126-142.

7. Сорокина Н. Ю. Общесистемные проблемы пространственного развития Российской Федерации // Региональная экономика. Юг России. 2020. Т 8, № 1. С. 4-15.

8. Суханова Т В., Евченко А. А. Национальные цели развития и индикаторы их достижения в период восстановления российской экономики // Образование и наука в современном мире. Инновации. 2021. № 1. С. 52-62.

9. Alaimo L. S., Maggino F. Sustainable development goals indicator at territorial level: Conceptual and methodological issues - The Italian perspective // Social Indicators Research. 2020. Vol. 147. P. 383-419.

10. Benedek J., Ivan K., Torok I., Temerdek A., Holobaca I.-H. Indicator-based assessment of local and regional progress toward the Sustainable Development Goals (SDGs): An integrated approach from Romania // Sustainable Development. 2021. Vol. 29. No. 5. P 860-875.

11. Cling J.-P., Eghbal-Teherani S., Orzoni M., Plateau C. The interlinkages between the SDG indicators and the differentiation between EU countries: It is (mainly) the economy! // Statistical Journal of the IAOS. 2020. Vol. 36. No. 2. P 455-470..

12. Costanza R. (Ed.) Ecological Economics: The Science and Management of Sustainability. New York: Columbia University Press, 1991. 525 p.

13. Costanza R., Howard R. B., Kubiszewski I., Liu S., Ma C., Plumecocq C., Stern D. I. Influential publications in ecological economics revisited // Ecological Economics. 2016. Vol. 123. P 68-76.

14. Diaz-Sarachaga J. M., Jato-Espino D., Castro-Fresno D. Is the Sustainable Development Goals (SDG) index an adequate framework to measure the progress of the 2030 Agenda? // Sustainable Development. 2018. Vol. 26. No. 6. P 663-671.

15. Gennari P, D'Orazio M. A statistical approach for assessing progress toward the SDG targets // Statistical Journal of the IAOS. 2020. Vol. 36. P 1129-1142.

16. Haddad E. A., de Araujo I. F., de Almeida Vale V., Sandoval H. D., Roman P A. G., Rodriguez L. A. C., Ja- ramillo E. A., Lopez L. J. G. Dimensions of local development in the Colombian Pacific Region // Regional Science Policy and Practice. 2021. Vol. 13. No. 4. P 1348-1370.

17. Jovovic R., Draskovic M., Delibasic M., Jovovic M. The concept of sustainable regional development - institutional aspects, policies and prospects // Journal of International Studies. 2017. Vol. 10. No. 1. P 255-266.

18. Linnerud K., Holden E., Simonsen M. Closing the sustainable development gap: A global study of goal interactions // Sustainable Development. 2021. Vol. 29. No. 4. P 738-753.

19. Lyytimaki J., Salo H., Lepenies R., Buttner L., Mustajoki J. Risks of producing and using indicators of sustainable development goals // Sustainable Development. 2020. Vol. 28. No. 6. P 1528-1538..

20. Measuring Distance to the SDG Targets. An Assessment of Where OECD Countries Stand. Paris: OECD, 2017. 59 p.

21. Miola A., Schiltz F. Measuring sustainable development goals performance: How to monitor policy action in the 2030 Agenda implementation? // Ecological Economics. 2019. Vol. 164. P 1-11..

22. Niklasson L. Improving the Sustainable Development Goals: Strategies and the Governance Challenge. London: Routledge, 2019. 142 p.

23. Sachs J. D. The Age of Sustainable Development. New York: Columbia University Press, 2015. 543 p.

24. Truong V. C. Multivariate classification of provinces of Vietnam according to the level of sustainable development // Bulletin of Geography. Socio-Economic Series. 2021. Vol. 51. P 109-122.

25. Vaziri M., Acheampong M., Downs J., Mohammad R. M. Poverty as a function of space: Understanding the spatial configuration of poverty in Malaysia for Sustainable Development Goal number one // GeoJournal. 2019. Vol. 84. P 1317-1336.

26. Wang L., Wu C., Zhao X., Liu D., Zhang T Spatio-temporal characteristics of regional sustainable economic growth drivers of China // Regional Sustainability. 2021. Vol. 2. No. 3. P 239-255.

27. Weitz N., Carlsen H., Nilsson M., Skanberg K. Towards systemic and contextual priority setting for implementing the 2030 Agenda // Sustainability Science. 2018. Vol. 13. P 531-548.

28. Zhang H., Peng J., Yu D., You L., Wang R. Carbon emission governance zones at the county level to promote sustainable development // Land. 2021. Vol. 10. No. 2. P 1-20.

29. Zhu M., Shi W., Huang H. Green development regionalization in Jiangxi Province, China // Chinese Journal of Applied Ecology. 2017. Vol. 28. No. 8. P 2687-2696.



References

1. Alaev E. B. Sotsialno-ekonomicheskaya geografiya: Ponyatiyno-terminologicheskiy slovar (Socio-Economic Geography: Conceptual and Terminological Dictionary). Moscow: Mysl, 1983.

2. Belyaevskaya-Plotnik L. A., Bocharova L. K., Sorokina N. Yu. Regionalnaya ekonomika. Yug Rossii (Regional Economy. South of Russia), 2021, vol. 9, no. 2, pp. 71-82.

3. Leksin V. N. Rossiyskiy ekonomicheskiy zhurnal (Russian Economic Journal), 2019, no. 3, pp. 3-24.

4. Novozhenina O. P Nauka. Kultura. Obschestvo (Nauka. Culture. Society), 2021, vol. 27, no. 1, pp. 45-57.

5. Pronina L. I. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya (Economics and Management: Problems, Solutions), 2021, vol. 1, no. 5, pp. 5-14.

6. Ratkovskaya T G. EKO (EKO), 2018, no. 12, pp. 126-142.

7. Sorokina N. Yu. Regionalnaya ekonomika. Yug Rossii (Regional Economy. South of Russia), 2020, vol. 8, no. 1, pp. 4-15.

8. Suchanova T V., Evchenko A. A. Obrazovanie i nauka v sovremennom mire. Innovatsii (Education and Science in the Modern World. Innovation), 2021, no. 1, pp. 52-62.

9. Alaimo L. S., Maggino F. Social Indicators Research (Social Indicators Research), 2020, vol. 147, pp. 383-419.

10. Benedek J., Ivan K., Torok I., Temerdek A., Holobaca I.-H. Sustainable Development (Sustainable Development), 2021, vol. 29, no. 5, pp. 860-875.

11. Cling J.-P, Eghbal-Teherani S., Orzoni M., Plateau C. Statistical Journal of the IAOS (Statistical Journal of the IAOS), 2020, vol. 36, no. 2, pp. 455-470..

12. Costanza R. (Ed.) Ecological Economics: The Science and Management of Sustainability. New York: Columbia University Press, 1991. 525 p.

13. Costanza R., Howard R. B., Kubiszewski I., Liu S., Ma C., Plumecocq C., Stern D. I. Ecological Economics (Ecological Economics), 2016, vol. 123, pp. 68-76.

14. Diaz-Sarachaga J. M., Jato-Espino D., Castro-Fresno D. Sustainable Development (Sustainable Development), 2018, vol. 26, no. 6, pp. 663-671.

15. Gennari P, D'Orazio M. Statistical Journal of the IAOS (Statistical Journal of the IAOS), 2020, vol. 36, pp. 1129-1142.

16. Haddad E. A., de Araujo I. F., de Almeida Vale V., Sandoval H. D., Roman P A. G., Rodriguez L. A. C., Jaramillo E. A., Lopez L. J. G. Regional Science Policy and Practice (Regional Science Policy and Practice), 2021, vol. 13, no. 4, pp. 1348-1370.

17. Jovovic R., Draskovic M., Delibasic M., Jovovic M. Journal of International Studies (Journal of International Studies), 2017, vol. 10, no. 1, pp. 255-266.

18. Linnerud K., Holden E., Simonsen M. Sustainable Development (Sustainable Development), 2021, vol. 29, no. 4, pp. 738-753..

19. Lyytimaki J., Salo H., Lepenies R., Buttner L., Mustajoki J. Sustainable Development (Sustainable Development), 2020, vol. 28, no. 6, pp. 1528-1538..

20. Measuring Distance to the SDG Targets. An Assessment of Where OECD Countries Stand. Paris: OECD, 2017. 59 p.

21. Miola A., Schiltz F. Ecological Economics (Ecological Economics), 2019, vol. 164, pp. 1-11..

22. Niklasson L. Improving the Sustainable Development Goals: Strategies and the Governance Challenge. London: Routledge, 2019. 142 p.

23. Sachs J. D. The Age of Sustainable Development. New York: Columbia University Press, 2015. 543 p.

24. Truong V. C. Bulletin of Geography. Socio-Economic Series (Bulletin of Geography. Socio-Economic Series), 2021, vol. 51, pp. 109-122.

25. Vaziri M., Acheampong M., Downs J., Mohammad R. M. GeoJournal (GeoJournal), 2019, vol. 84, pp. 1317-1336.

26. Wang L., Wu C., Zhao X., Liu D., Zhang T Regional Sustainability (Regional Sustainability), 2021, vol. 2, no. 3, pp. 239-255.

27. Weitz N., Carlsen H., Nilsson M., Skanberg K. Sustainability Science (Sustainability Science), 2018, vol. 13, pp. 531-548.

28. Zhang H., Peng J., Yu D., You L., Wang R. Land (Land), 2021, vol. 10, no. 2, pp. 1-20.

29. Zhu M., Shi W., Huang H. Chinese Journal of Applied Ecology (Chinese Journal of Applied Ecology), 2017, vol. 28, no. 8, pp. 2687-2696.

Размещено на Allbest.ru

...