авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |

Пространственно-временная организация производительных сил регионов азиатской россии

-- [ Страница 5 ] --

Для оценки МСР нами предлагается видоизмененная формула И.Ф. Зайцева и О.А. Изюмского (1972)

, (2)

где D - баллы значимости ресурса, Q - коэффициент величины запасов, S - коэффициент изученности, T - коэффициент транспортной доступности, V - коэффициент освоенности.

Согласно полученным результатам, на долю АР приходится 4762,8 балла потенциала МСР, т.е. 55,2% (рис.5).

Лесоресурсный потенциал рассматривается нами как объект исследования, заключающийся в определении его количественных величин и качественной характеристики. Для проведения корректной оценки лесоресурсного потенциала берем наиболее существенные показатели, отражающие качественные и количественные аспекты лесного фонда страны. Методика проведения баллирования и систему баллов заимствована у А.С. Шейнгауза (1980) с нашими уточнениями. Кроме того, было проведено комплексное лесохозяйственное районирование территории России. Для оценки потенциала лесосырьевых ресурсов (F) нами предлагается использовать формулу:

, (3)

где Fi– показатели, отражающие качественные и количественные аспекты лесного фонда: лесистость (F1), средний запас (F2), средний прирост (F3), средний бонитет (F4), оценка возрастной структуры (F5),оценка лесного фонда по преобладающим породам (F6), оценка структуры лесного фонда по группам и категориям (F7). «Веса» pi.показателей – это среднее из абсолютных значений величин линейных коэффициентов корреляции между каждым показателем и всеми остальными.

Используя данную методику, можно выделить на территории Российской Федерации 11 лесохозяйственных областей (ЛХО), состоящих из 18 районов (ЛХР), причем 6 ЛХО не разделены на ЛХР. Кроме того, часть территории располагается в арктической, тундровой, полупустынной и пустынной зонах, и поэтому не рассматривается при лесохозяйственном районировании (рис. 6).

Проведенное исследование по оценке лесоресурсного потенциала показало, что в пределах АР четыре лесохозяйственных области могут считаться богатыми лесными ресурсами как по количеству, так и по качеству (Амурско-Приморская ЛХО - 98,9, Обско-Байкальская – 88,2, Западно-Сибирская – 74,5, Нижнеамурская – 71,8 баллов), а одна ЛХО бедна лесными ресурсами (Колымско-Камчатская ЛХО – 23,9 баллов), что согласуется с общепринятыми представлениями о лесных ресурсах.

В итоге для регионов Сибири наибольшие показатели суммарного ПРП в Иркутской, Кемеровской и Томской областях, Красноярском крае и Ханты-Мансийском АО. Оценка ПРП ниже средней региональной лишь у двух субъектов федерации – Агинского Бурятского АО и Алтая, которые занимают последние места по многим потенциалам отдельных ресурсов. Наибольшими значениями потенциала минеральных ресурсов характеризуются Иркутская и Читинская области, Красноярский край, Таймырский, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий АО. Достаточно высокий показатель потенциала водных ресурсов у Иркутской области, Красноярского края, Ханты-Мансийского, Эвенкийского, Ямало-Ненецкого и Таймырского АО.

Наибольшие величины агроклиматического потенциала у Алтайского края, Тюменской, Новосибирской, Омской, Томской областей и Усть-Ордынского Бурятского АО. Почвенно-земельными ресурсов отличается Алтайский край, Новосибирская, Кемеровская и Тюменская области, Хакасия и Агинский Бурятский АО, недревесными биологическими ресурсами – Кемеровская, Иркутская, Тюменская, Томская области, Красноярский край и Ханты-Мансийский АО. Лесными ресурсами богаты Иркутская и Томская области, Красноярский край, Ханты-Мансийский и Эвенкийский АО, Алтай. Крупнейшие рекреационные ресурсы сосредоточены в Иркутской области, Красноярском крае и Бурятии. Наиболее выгодное ЭГП отмечается у Кемеровской, Тюменской и Томской областей, Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого АО и Бурятии.

Специализацию РПК лучше всего определять, используя модели производственных функций. Для субъектов АР нами были рассчитаны производственные функции, определяющие зависимость между объемом промышленного производства (у) и объемом основных производственных фондов (х1), численностью занятых (х2) и количеством крупных предприятий (х3). По данным на 2002 г. уравнение производственной функции будет следующее (при r2=0,87):

, (4)

Эконометрическое исследование структуры производительных сил промышленности АР имеет решающее значение для оценки степени соответствия уровня ее развития возможностям РПК и требованиям к ЭПЦ производств. В модели производственных функций рассчитывалась также зависимость объема ВРП (у) от величины трудовых (х1) и природных (х2) ресурсов и производственных фондов (х3). В качестве показателя обеспеченности природными ресурсами нами взята величина ПРП, рассчитанная нами в баллах. Кроме того, для дальнейшего анализа все переменные были пересчитаны в условные единицы массы производительных сил (уем) по методике Б.М. Ишмуратова (1979).

Приравняв величины ПРП, численность ЭАН и стоимость основных производственных фондов (ОПФ) к 1000, а величину ВРП - к 3000, получим масштаб исчисления уем. Были определены параметры уравнения производственной функций в линейной и степенной форме. Первая из них имеет вид (при r2=0,78 и r2=0,69 соответственно):

(5)

вторая:

(6)

Исчисленная сумма ВРП отличается от эмпирической в моделях всего лишь на 7-18%. Это свидетельствует о достаточно большом соответствии линейной модели фактическим показателям, в меньшей степени – степенной модели. Корреляционный анализ переменных говорит о том, что объем производства продукции в настоящее время меньше зависит от обеспеченности природными ресурсами, чем от обеспеченности трудовыми ресурсами (ЭАН) и основными фондами. Наибольший эффект для всех предприятий получается от роста числа ЭАН и обеспеченности средствами производства. Выявлено увеличение ВРП на 5,7 и 0,28 уем при росте этих факторов на единицу каждый и уменьшение ВРП на 0,56 уем при росте ПРП на единицу.

В основу распределения РПК АР по показателям структуры производительных сил положены различия удельных весов элементов этих сил в общей их массе по каждому РПК. Предлагается следующая типология РПК. Первые 3 типа характеризуются тем, что один из элементов производительных сил преобладает (более 45% общей массы производительных сил), причем отношение между ним и минимальным более 2. Следовательно, для трудоемкого типа РПК характерно преобладание численности ЭАН, для ресурсоемкого – величины ПРП, для фондоемкого – ОПФ. Еще 6 типов характеризуются тем, что соотношение между преобладающим элементом и минимальным - менее 2, но разница между ними более 10 %, Таким образом, мы получаем следующие типы РПК: трудофондоемкий (преобладает ЭАН, на втором месте ОПФ), трудоресурсоемкий (соответственно ЭАН и ПРП), ресурсофондоемкий (ПРП и ОПФ), ресурсотрудоемкий (ПРП и ОПФ), фондотрудоемкий (ОПФ и ЭАН) и фондоресурсоемкий (ОПФ и ПРП), Наконец, последний тип - слабоэкстенсивный, отличающийся тем, что разница между преобладающим и минимальным элементом менее 10 %. Таким образом, мы получаем 10 типов РПК.

Эффективность использования производительных сил в целом и по отдельным элементам заметно изменяется между РПК различных типов. Сравнение показателей производства ВРП в расчете на 1 уем производительных сил подтверждает существенность выделения различных типов структуры. Предприятия фондоресурсоемкого типа произвели 154 % ВРП по отношению к среднему уровню в АР - это наибольшая величина; наименьшая величина у трудофондоемкого типа - 54 %.

На интенсивность производства и эффективность использования, производительных сил большое влияние оказывает ЭГП РПК. Построение гравитационных моделей размещения является одним из способов анализа ЭГП. Такой метод можно применять для всех отраслей народного хозяйства и РПК, в частности, для лесопромышленного производства, минерально-сырьевого, агропромышленного и др.

4. Система расселения АР, пространственно-временные воспроизводственные кластеры и РПК тесно взаимосвязаны, что требует разностороннего анализа структурных уровней организации региональных систем производительных сил.

Система расселения АР и ее РПК должны быть тесно взаимосвязаны, что предполагает проведение комплексного социально-экономико-экологического районирования. Специфика развития РПК и населенных пунктов, в большой степени зависящих от ПРП, требует разностороннего анализа ситуации, включающего в себя природные факторы, экономический, социальный и демографический аспекты жизнедеятельности населения. Сеть городских поселений в РПК развивается по закономерностям в зависимости от частных видов ресурсов.

Исследование особенностей формирования территориальных комплексов производительных сил может базироваться на методе анализа ближайшего соседства для пространственной структуры распределения региональных и локальных центров России (РЛЦ). Такой метод применялся в американской географии городов, причем отмечалась необходимость рассмотрения нескольких уровней ближайшего соседства (первого после ближайшего, второго и третьего). Для оценки различных аспектов ближайшего соседства для выявления закономерностей размещения центров по территории России нами была использована методика М.Ф. Дейси (1966).

Совокупность РЛЦ образует точечное (в экономико-географическом смысле) множество, характеристики которого можно использовать для понимания территориального распределения экономико-географических явлений. Концепция множественности структурных уровней организации региональных систем производительных сил допускает такие переходы, когда исследование системы на одном уровне организации служит познанию других ее уровней. При этом имеется в виду, что, как пишет Б.С. Хорев (1971), «территориально-системной организации производительных сил должна соответствовать... территориально-системная организация расселения, а формированию единой системы районных производственных комплексов - формирование единой системы расселения».

Особенности размещения сети РЛЦ России рассмотрены нами в четырех вариантах. Рассмотрим подробнее один из вариантов - все города Сибири и Дальнего Востока (231 город). Максимальное расстояние между городами ближайшего соседства составляет 615 км (Анадырь – Билибино), минимальное - 8 км (Ленинск-Кузнецкий – Полысаево). При движении на восток сумма расстояний увеличивается, а, следовательно, освоенность территории падает, и особенно значительно в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке. Расчеты выявили, что среднее расстояние ближайшего соседства– 91,3 км. Показатели ближайшего соседства на исследуемой территории равны 0,777, что свидетельствует о распределении с ярко выраженными ядрами тяготения населения. Таким образом, большое влияние на размещение центров имеет близость крупных городов, которые притягивают к себе близлежащие центры, тип их размещения – кластеризованный, но приближающийся к случайному.

Среди таких городов лидируют 12 (наиболее крупными среди них - Ангарск и Абакан), которые являются ближайшими соседями для 6 пунктов. Большинство городов (100) входит в группу, объединяющие центральные места с 3-4 ближайшими соседями, по 1-2 случая имеют 80 центров, ни одного – 12 городов (самый крупный среди них – Тобольск). В этом случае выявляется структура 12:27:100:92. Высший ранг по числу соседей образован в основном небольшими городами.

Предлагается провести оценку ближайшего соседства с помощью баллов: для города, являющегося ближайшим соседом 1 порядка присваивается 3 балла, для 2 порядка – 2 балла, для 3 порядка - 1 балл; затем полученные баллы для каждого города суммируются. Наибольшее количество баллов – 14 - характерно для Абакана, 13 – для Осинников, 12 баллов – для Нерчинска, Ангарска и Тюкалинска. Одиннадцатью баллами характеризуются Углегорск, Артем, Белогорск, Балей, Шилка, Заозерный, Кайеркан, Назарово, Нефтеюганск и Советский.

В западной части АР отчетливо выражены несколько ядер тяготения, которые можно сгруппировать в 6 зон ближайшего тяготения. Наиболее значительна по количеству городов Западно-Сибирская, в то время как имеются и достаточно изолированные зоны – Красноярская и Норильская (которые формируются вокруг соответствующих центров). В Тюменской области выделяются 3 таких зоны. Нижневартовско–Новоуренгойская зона ближайшего тяготения расположена в восточной части Ханты-Мансийского и в Ямало-Ненецком АО, и ориентируется на европейскую часть России через Республику Коми. Ханты-Мансийская зона ближайшего тяготения формируется на базе одноименного автономного округа (за исключением его восточной части). Тюменская зона ближайшего тяготения находится на юге Тюменской области и ориентируется на Свердловскую и Курганскую области (см. рис. 7).

Таким образом, выявляется ряд закономерностей размещения РЛЦ, которые достаточно хорошо отражают основные черты территориального распределения главных центров концентрации населения в социально-экономической жизни России и АР. Можно утверждать, что рост города линейно не зависит от его возраста и размера – так называемый закон Гибрата. Процесс роста города не детерминирован внутренними факторами, наоборот, он связан с экзогенными факторами развития – ЭГП, ПРП, освоением территории, государственной политикой и др. В 1991 г. подобный анализ был проведен для крупнейших городов Канады, и авторы - Дж. С. Кларк и Дж. К. Стаблер пришли к такому же выводу.

Значительное сокращение городского населения наблюдается в городах Дальнего Востока и Севера: в 1989-2002 гг. людность Петропавловска-Камчатского сократилась на 71 тыс. человек (на 26%), Норильска – на 40 тыс. человек (на 23%).Некоторые города покинули список больших (т.е. с населением более 100 тыс. человек). К ним относятся Магадан (в 1989 г. людность составляла 151,6 тыс. человек), Анжеро-Судженск (107,9 тыс. человек), Усолье-Сибирское (106,4 тыс. человек).

С другой стороны, этот список пополнился такими городами, как Нефтеюганск и Кызыл. В 2005 г. численность населения в подавляющем большинстве российских регионов сократилась, а в 11 субъектах увеличилась. В частности, в Ханты-Мансийском АО население за год увеличилась на 8,4 тыс. чел. (5,7 ‰), в Ямало-Ненецком АО – на 4,0 тыс. человек (7,6‰). В Тюменской области, включая округа, возросло на 11,4 тыс. человек (3,4‰), но если округа не учитывать, то население здесь уменьшилось на 1 тыс. человек. Кроме этого, еще в 3 регионах АР население увеличилось: в Агинском Бурятском АО – на 9,9, Республике Алтай – на 2,9, в Республике Тыва – на 2,7‰. В то же время в двух регионах АР продолжается наиболее интенсивная убыль населения: в Корякском АО – на 27,2‰, в Магаданской области – на 18,1‰.

Кроме того изменяется уровень урбанизации региона, который важно выразить в количественных показателях. Простейший из них – доля городского населения (Dj), но, как отмечает ряд исследователей, он может дать искаженное представление истиной картины. Количественная составляющая урбанизации интерпретируется разными способами, через разные по смыслу показатели, характеризующие каждый какую-либо определенную сторону процесса. Для всесторонней характеристики урбанизации целесообразнее учитывать комплекс таких индикаторов.

Э. Арриага (1970) предлагает индекс урбанизации:

(8)

где С – людность города, Рj - численность населения в районе j.

Как указывают Зорин И.В., Канцебовская И.В. (1972), «смысл этого индекса состоит в том, что благодаря возведению в квадрат численности населения крупных городов он позволяет в большей мере учитывать роль крупных и крупнейших городов, которые являются главными носителями процесса урбанизации». Для регионов АР характерна гипертрофия крупнейших городов, прежде всего административных центров. Значение такого центра оценивается индексом главенства, определяемым отношением численности населения центра к сумме населения четырех следующих по рангу городов. Кроме того, часто применяются такие показатели, как доля главного города во всем городском населении (RJ), соотношение второго по рангу города и главного (Vj) и др.

О.В. Терещенко (1991) предлагает рассчитывать уровень урбанистического развития (УУР). Анализ развития урбанизации с помощью УУР по сравнению с показателем доли городского населения позволяет не только учитывать одну из важных особенностей городского населения – развитие крупных и крупнейших городов, но и выявлять региональные различия в процессе урбанизации отдельных регионов. Мы предлагаем ввести следующую шкалу фактора (поправочного коэффициента) для группы городов данного размера (табл. 3).

Формула для уровня урбанистического развития будет выглядеть так:

, (9)

где Ci – поправочный коэффициент для i-й группы поселений, xi –доля населения, проживающая в городах людностью Pi

Таблица 3

Поправочный коэффициент уровня урбанистического развития

Группы городских поселений с людностью Pi (тыс. человек) Поправочный коэффициент Ci Группы городских поселений с людностью Pi (тыс. человек) Поправочный коэффициент Ci
до 5 0,15 100-250 0,50
5-10 0,20 250-500 0,75
10-20 0.25 500-1000 0,90
20-50 0,30 более 1000 1,10
50-100 0,35


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.