Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,976
ECONOMIC GEOGRAPHY OF SINGLE-INDUSTRY TOWNS OF THE RUSSIAN FEDERATION: ANALYSIS OF EMPLOYMENT DISTRIBUTION BY SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT CATEGORIES
Введение
Моногорода представляют собой уникальный объект исследования экономической географии, сочетая черты локальной экономической специализации и высокой зависимости от конъюнктуры отдельных отраслей. В Российской Федерации, где исторически сложилась модель территориального развития, ориентированная на ресурсодобычу и крупную индустрию, проблема устойчивости монопрофильных поселений сохраняет высокую актуальность.
Согласно официальной классификации, моногорода РФ делятся на три категории в зависимости от социально-экономического положения:
‒ категория 1 – наиболее сложное положение, включая риски функционирования градообразующих организаций;
‒ категория 2 – наличие рисков ухудшения ситуации;
‒ категория 3 – стабильное социально-экономическое положение.
Проблема устойчивого развития моногородов Российской Федерации занимает центральное место в современных исследованиях по экономической географии и региональной экономике. Специфика данных территориальных образований, характеризующихся высокой зависимостью от градообразующего предприятия, требует комплексного анализа пространственных, институциональных и социально-экономических факторов их трансформации.
В современной научной литературе моногород определяется как специфическая социально-экономическая система, где пространственная организация хозяйства подчинена логике функционирования доминирующего предприятия. С точки зрения экономической географии критически важным является анализ территориальной структуры взаимосвязей между населенным пунктом и градообразующим субъектом, определяющим не только занятость, но и социальную инфраструктуру, миграционные потоки и инвестиционную привлекательность территории.
О. В. Рогач и А. В. Фролов в своей работе акцентируют внимание на кооперационных механизмах как факторе социально-экономического развития, подчеркивая, что интеграция малого и среднего бизнеса с крупными промышленными активами способна снизить риски монозависимости и стимулировать инновационную активность на локальном уровне [1]. Данный подход коррелирует с системным видением моногорода как узла в региональной производственно-логистической сети, где кооперация выступает инструментом повышения адаптивности территории к внешним шокам.
Д. М. Агвердиев проводит детализацию факторов, детерминирующих уязвимость моногородов, выделяя среди них: географическую периферийность, ограниченность трудовых ресурсов, инфраструктурную деградацию и институциональную инерцию [2]. С позиции экономической географии эти факторы формируют пространственные диспропорции, воспроизводящие центр-периферийные отношения внутри национальной экономической системы. Оценки устойчивости региональных систем приводятся в анализе Б. Р. Набиева, что подтверждает, что моногорода являются традиционным элементом российской экономической модели, унаследовавшим черты планового размещения производительных сил, что обусловливает необходимость адаптации современных инструментов развития к специфике их пространственной организации [3].
Одним из ключевых инструментов стимулирования кооперации в моногородах выступают территории опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР). А. В. Зубарев и Я. П. Мотякина на основе панельных данных 279 моногородов (2015–2021 гг.) демонстрируют, что присвоение статуса ТОР способствует росту числа действующих предприятий на 2–4 % в год присвоения и более чем на 8 % через два года, однако не приводит к статистически значимому снижению доли занятых на градообразующем предприятии [4]. Данный вывод указывает на то, что институциональные стимулы эффективны для количественного расширения бизнес-среды, но требуют дополнения мерами по качественной трансформации структуры занятости и развитию межфирменных кооперационных связей.
В контексте обеспечения экономической безопасности Е. А. Земсков рассматривает расширение географии зарубежных проектов ГК «Росатом» как фактор диверсификации рисков для атомных моногородов, подчеркивая роль внешнеэкономической кооперации в стабилизации локальных экономик [5]. Этот подход иллюстрирует масштабирование кооперационных моделей от локального до глобального уровня, что особенно актуально для высокотехнологичных монопрофильных центров.
Теоретически обосновываются понятия социальной инфраструктуры в контексте современных реалий моногородов, указывая на ее двойственную роль: с одной стороны, как фактора качества жизни, с другой – как элемента, интегрированного в производственно-территориальную систему градообразующего предприятия [6]. Л. А. Цой анализирует трансформацию социальной инфраструктуры, подчеркивая необходимость ее адаптации к изменяющимся демографическим и экономическим условиям, что требует кооперации между органами власти, бизнесом и гражданским обществом [7].
Ю. Ф. Аношина и Ш. Джакоби рассматривают пространственное развитие как инструмент улучшения экономики и социальной сферы, аргументируя, что сбалансированная территориальная организация способствует снижению издержек взаимодействия между экономическими агентами и повышает привлекательность моногорода для инвестиций [8]. Д. А. Баландин, И. Г. Ионова и С. С. Федосеева систематизируют ключевые подходы к исследованию моногородов в пространственном развитии, выделяя критерии полицентричности, связности и функциональной диверсификации как основы для разработки стратегий кооперационного развития [9].
М. А. Никонова и Е. В. Акинфеева акцентируют внимание на прогнозировании демографического положения, указывая, что миграционная привлекательность моногородов напрямую зависит от диверсификации экономики и развития кооперационных сетей, создающих альтернативные возможности занятости [10]. В условиях цифровизации Н. А. Богатов и Н. В. Шмелева предлагают алгоритмы принятия решений на основе больших данных для устойчивого развития промышленных предприятий, подчеркивая роль цифровых платформ в оптимизации кооперационных взаимодействий внутри моногородов [11].
В исследованиях отмечается необходимость межведомственной и межтерриториальной координации для реализации кооперационных проектов в разного типа городах [12]. А. С. Туманов рассматривает передачу полномочий и контроль за их исполнением как фактор повышения эффективности управления, подчеркивая, что четкое разграничение ответственности между уровнями власти способствует снижению транзакционных издержек кооперационных процессов [13].
А. И. Товкач обобщает современные способы развития моногородов, выделяя кластерные инициативы, государственно-частное партнерство и развитие внутреннего туризма как направления кооперационной диверсификации [14]. Вместе с тем авторы единодушно отмечают, что успех кооперационных моделей зависит от учета пространственной специфики, институционального контекста и человеческого капитала каждого моногорода.
Проведенный анализ источников позволяет констатировать, что кооперация рассматривается в современной экономической географии как многоуровневый механизм, включающий межфирменные связи, институциональное взаимодействие, пространственную интеграцию и цифровую координацию. Наиболее перспективными направлениями дальнейших исследований представляются: (1) разработка типологии кооперационных моделей с учетом отраслевой и территориальной специфики моногородов; (2) оценка эффективности инструментов пространственного развития (ТОСЭР, ОЭЗ, агломерационные проекты) с позиции стимулирования кооперационных связей; (3) анализ роли человеческого капитала и социальных сетей в формировании устойчивых кооперационных практик. Только комплексный учет экономической географии, институциональной экономики и социальной политики позволит разработать адекватные стратегии трансформации моногородов в условиях современной экономической неопределенности.
Цель исследования – выявление пространственных закономерностей распределения занятости в моногородах Российской Федерации и оценка их взаимосвязи с официальной категоризацией территорий по социально-экономическому положению.
Материалы и методы исследования
Эмпирическую базу исследования составили официальные статистические данные о среднесписочной численности работников всех организаций, функционирующих на территории 319 монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации за 2024 г. Выборка охватывает полный перечень официально признанных моногородов, что обеспечивает репрезентативность результатов и исключает риск смещения выборки.
Методологическую основу работы составил комплексный пространственно-статистический подход, направленный на выявление территориальных закономерностей распределения трудовых ресурсов и оценку их связи с институциональной категоризацией моногородов. Для достижения цели исследования применен набор взаимосвязанных количественных и картографических методов:
1. Метод группировки и сравнительного анализа. Данные систематизированы по двум ключевым классификационным признакам: официальной категории социально-экономического положения (категории 1, 2 и 3) и принадлежности к федеральным округам. Данный метод позволил выявить структурные диспропорции в концентрации занятости, определить территориальные полюса притяжения трудовых ресурсов и сопоставить формальный статус территорий с фактической емкостью локальных рынков труда.
2. Расчет индекса концентрации Херфиндаля – Хиршмана (HHI). Для оценки степени поляризации занятости внутри массива моногородов использована стандартная формула.
Расчет выполнен на межмуниципальном уровне для фиксации степени фрагментации или агрегации трудового потенциала.
3. Корреляционный анализ. Для проверки статистической связи между категорией моногорода и уровнем занятости применен расчет коэффициента корреляции Пирсона. Данный метод использован для верификации гипотезы о наличии или отсутствии линейной зависимости между институциональной классификацией и абсолютными показателями трудоустройства, что позволяет оценить прогностическую ценность текущей системы категоризации.
Проведена типологизация по масштабу занятости. На основе кластерного принципа выделены три группы моногородов: крупные промышленные центры (свыше 50 тыс. работников), средние (10–50 тыс.) и малые (1–10 тыс.). Классификация проведена с целью оценки дифференциации управленческих подходов и выявления пороговых значений, при которых меняются механизмы устойчивости и уязвимости территории.
Обработка данных, расчет статистических показателей и проверка корреляционных связей выполнялись в табличном процессоре с применением встроенных аналитических функций. Достоверность результатов обеспечена применением верифицированных официальных источников, стандартизированной методикой расчета концентрационных индексов и перекрестной проверкой данных по федеральным округам.
Результаты исследования и их обсуждение
Общая численность работников во всех моногородах составила 2,84 млн чел., что отражает значительную долю занятости в специализированных территориальных образованиях (табл. 1).
Наибольшая концентрация занятости наблюдается в моногородах категории 2 (табл. 1), что может свидетельствовать о том, что территории с «рисками ухудшения» часто представляют собой крупные промышленные центры с высоким потенциалом, но уязвимые к внешним шокам.
Пространственная структура занятости
Анализ по федеральным округам выявил выраженную асимметрию (табл. 2).
Таблица 1
Распределение по категориям
|
Категория |
Количество моногородов |
Доля в общей численности работников, % |
Средняя численность на моногород, чел. |
|
Категория 1 |
112 |
38,2 |
9680 |
|
Категория 2 |
134 |
41,5 |
8790 |
|
Категория 3 |
73 |
20,3 |
7850 |
Примечание: составлена автором на основе анализа официальных статистических данных [15].
Таблица 2
Доля моногородов в совокупной занятости
|
Федеральный округ |
Доля в совокупной занятости моногородов, % |
Крупнейшие моногорода (численность > 50 тыс.) |
|
Уральский |
24,1 |
Нижний Тагил, Магнитогорск, Каменск-Уральский |
|
Сибирский |
21,3 |
Новокузнецк, Норильск |
|
Приволжский |
18,7 |
Тольятти, Набережные Челны, Нижнекамск |
|
Северо-Западный |
12,4 |
Череповец, Северодвинск, Кировск |
|
Центральный |
9,2 |
– |
|
Южный |
7,8 |
Каспийск, Новороссийск |
|
Дальневосточный |
6,5 |
Комсомольск-на-Амуре, Усолье-Сибирское |
Примечание: составлена автором на основе анализа официальных статистических данных [15].
Череповец и некоторые другие города формально отнесены к моногородам, но имеют диверсифицированную экономику.
Индекс концентрации Херфиндаля – Хиршмана для распределения занятости по моногородам составил 0,042, что указывает на умеренную концентрацию: 15 крупнейших моногородов аккумулируют около 42 % всей занятости в данной группе территорий.
Рассматривая типологию моногородов по масштабу занятости, можно выделить: крупные промышленные центры (> 50 тыс. работников); средние моногорода (10–50 тыс.); малые моногорода (1–10 тыс.).
Результаты анализа подтверждают ограниченную прогностическую силу текущей трехуровневой классификации. Категории 1 и 3 демонстрируют близкие показатели средней численности работников (9680 и 7850 чел. соответственно), что нивелирует различия в управленческих подходах. Это указывает на необходимость внедрения многокритериальных индексов, учитывающих не только объем занятости, но и ее качество, уровень межфирменной кооперации, доступ к инфраструктуре ТОСЭР и цифровым платформам, что справедливо отмечают Н. А. Богатов и Н. В. Шмелева. Институциональные инструменты (ТОСЭР, ОЭЗ) действительно стимулируют количественный рост предприятий, как показывают А. В. Зубарев и Я. П. Мотякина, однако без развития кооперационных сетей и человеческого капитала они не способны снизить структурную уязвимость занятости.
С методологической точки зрения исследование опирается на агрегированные статистические данные за 2024 г., что позволяет зафиксировать структурный срез, но не отражает динамические процессы (сезонную миграцию, трансформацию занятости в неформальном секторе, влияние внешнеэкономических ограничений на экспортно-ориентированные моногорода). Кроме того, расчет HHI на муниципальном уровне не учитывает внутриотраслевую концентрацию, которая в сырьевых и энергоемких секторах может быть значительно выше. Будущие исследования целесообразно направить на верификацию полученных закономерностей с помощью панельных данных, интеграцию качественных индикаторов (удовлетворенность занятостью, трудовая мобильность) и разработку типологии моногородов на основе кластерного анализа по признакам экономической устойчивости и кооперационной связанности.
Таким образом, пространственное распределение занятости в моногородах РФ характеризуется выраженной территориальной поляризацией и слабой корреляцией с формальной категоризацией. Устойчивость монопрофильных территорий зависит не столько от текущего объема рабочих мест, сколько от способности градообразующих предприятий и локальных властей формировать кооперационные сети, диверсифицировать смежные отрасли и адаптировать социальную инфраструктуру к демографическим вызовам. Полученные выводы обосновывают переход от унифицированной государственной поддержки к адресным стратегиям пространственного развития, учитывающим отраслевую специфику, институциональный контекст и человеческий капитал каждого моногорода.
Заключение
Проведенный анализ подтверждает, что экономическая география моногородов Российской Федерации характеризуется выраженной пространственной неоднородностью. Концентрация занятости в ограниченном числе крупных промышленных центров при одновременной фрагментации и уязвимости малых моногородов требует дифференцированного подхода к региональной политике управления.
Библиографическая ссылка
Гневашева В. А. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ГЕОГРАФИЯ МОНОГОРОДОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАНЯТОСТИ ПО КАТЕГОРИЯМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ (2024 ГОД) // Успехи современного естествознания. 2026. № 5. С. 16-21;URL: https://natural-sciences.ru/en/article/view?id=38510 (дата обращения: 01.06.2026).