Methodology for Assessing and Ranking of the Socio-Economic Development of Single-Industry Towns Based on Multifactor Analysis of Fractal Indicators

Full Text

Введение.

В настоящее время особо востребована оценка урбанизированных территорий с точки зрения их устойчивого развития и рационального использования ресурсно-экологического потенциала. Такая оценка открывает возможности предупредительного управления антропогенно нарушенными территориями в случае, когда существует угроза необратимой утраты природного ресурса, являющегося основой развития социально-экономических процессов и качества жизни населения на конкретной территории. К сожалению, существующие средства обработки мониторинговой информации в области социально-экономической безопасности не позволяют фиксировать моменты перехода системы в неустойчивое состояние, что является причиной наступления социально-экономических кризисов, ликвидация которых сопряжена с высокими материальными затратами и снижением качества жизни.

В этих условиях существует насущная необходимость разработки математических инструментов, оперирующих предупредительными индикаторами состояний, на основании которых принимаются своевременные решения об управлении сложившейся негативной ситуацией, чтобы она не переросла в кризисную.

Цель исследования ‒ осуществить оценку возможностей агломеративного развития моногородов на основе новой методики многофакторного анализа фрактальных показателей, провести ранжирование моногородов для эффективного и оптимального принятия управленческих решений.

Обзор литературы.

Неравномерность развития моногородов Архангельской области обусловлена миграцией населения на территории с более благоприятными условиями проживания. Это может привести к стагнации развития социально-экономических процессов и, как следствие, деградации территорий. Эта проблема неразрывно связана с вопросами устойчивого развития территорий и индексирования состояний в процессе мониторинга социально-экономических процессов. Анализ исследований и литературы касается различных сфер: экономики, экологии, социума, но не представлен формализованный подход к созданию методики интегрированной оценки и ранжирования социо-эколого-экономического развития моногородов.

В числе исследований по этой проблематике можно выделить публикации с методикой сравнительного анализа способов классификации моногородов России по уровням их социально экономического развития [1‒3], а также с методикой оценки возможности агломеративного развития городов, на основе системы расселения, формализуемых моделью Ципфа [4]. Так, Ю. В. Павлов рассматривает проявления неоднородного характера регионального расселения, формализуемые моделью Ципфа и влияющие на уровень социально-экономического развития [4]. В некоторых работах представлен набор индикаторов, позволяющих оценить факторную нагрузку на социально-экономическое развитие региона, на основе статистических показателей¹ [5], а А. П. Соколовым разработана система индикаторов социально-экономического развития на основе статистико-экономических, балансовых и экономико-математических методов². Также учеными анализируются методики, основанные на расчете динамических показателей социально-экономического развития и рейтинговой оценки регионов [6; 7].

В контексте нашего исследования следует также отметить публикации, посвященные моногородам как важным экономическим образованиям Российской Федерации [8‒11], а также развитию моногородов конкретных регионов, в том числе зарубежных [12; 13].

У иностранных авторов существует свой подход к теории фракталов [14‒16]. Публикация З.-Дж. Ду и соавторов посвящена исследованиям в области кластерной политики в регионах [17]. Полезны для полноты картины устойчивого развития региона и исследования демографических и миграционных процессов в регионе [18]. Международное исследование в области разработки стратегий развития регионов после пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 также имеет научный интерес [19].

Все указанные научные исследования, как российские, так и зарубежные, представляют собой фрагментарный характер, но позволили нам создать свою комплексную методику оценки моногородов для принятия оптимальных и сбалансированных управленческих решений. В отличие от перечисленных, предлагаемая нами в данной публикации методика позволяет оценить экологический след (аттрактор развития в фазовом пространстве), который определяет возможности агломеративного развития моногородов как единого функционала (триады устойчивого развития).

Материалы и методы.

Исследование выполнено на основе многофакторного анализа социально-экономических показателей моногородов с использованием системного и фрактального подходов. Рассмотрены существующие методики оценки социально-экономического устойчивого развития региона и разработки интегральных региональных индикаторов. Предложенную авторами методику можно рассматривать как развитие существующих методик и разработку новых методов индикации и ранжирования социально-экономических процессов с точки зрения их устойчивости. В рамках методики авторами разработана фрактальная модель самоорганизации социально-экономических процессов моногородов.

Синтез модели самоорганизации состоит во фрактальном нормировании фазового пространства в структуре метода главных компонент (PCA), переводящем исчисления функциональных переменных (Xi) социально-экономических процессов в структурные (Fj). Состояние системы в условиях конкуренции факторных нагрузок (Fj) определяет цикл системного развития через механизм самоорганизации и оценивается аттрактором в биполярной системе координат фазового пространства.

При этом диагональ фазового пространства отображает тренд самоорганизации, на котором фиксируется аттрактор системы, начиная от сборки системных компонентов до вырождения, когда система не может оставаться в состоянии гомеостаза (рис. 1).

 

 

Рис.  1.  Структура фрактальной модели самоорганизации
социально-экономических процессов, используемой в методике

 

Fig.  1.  The structure of the fractal model of self-organization socio-economic processes used
in the methodology

 

Исследование проводилось в несколько этапов. На первом этапе для научного исследования были выбраны моногорода Архангельской области. На втором этапе была поставлена цель ‒ представить все моногорода Архангельской области по трем категориям социально-экономического развития и связать с разработанной авторами фрактальной моделью самоорганизации социально-экономических процессов в моногородах. На третьем этапе разработана шкала устойчивости моногородов в четырехфазном пространстве. На четвертом этапе проведено новое ранжирование моногородов согласно авторской методике. На пятом этапе сделаны выводы о дальнейшем развитии моногородов Архангельской области.

Результаты исследования.

Разработана новая методика социально-экономической оценки и ранжирования моногородов на основе многофакторного анализа фрактальных показателей их жизнеобеспечения: социальных, экономических, ресурсно-экологических. Предлагаемая методика ранжирует моногорода по интегрированному фрактальному показателю классов социально-экономических процессов, индицирующих качество жизнеобеспечения рассматриваемых моногородов, потенциальные риски и устойчивость их развития. Расширению информативности представленной методики способствует рассмотрение моногорода или других урбанизированных территорий как сложной нелинейной системы, способной к самоорганизации и сохранению ресурсно-экологического потенциала как базиса социально-экономического развития территории.

Методика основывается на оценке уровня социально-экономического развития в условиях экологических ограничений территории, занимаемой моногородом. Это вписывается в триаду устойчивого развития территорий по базовым категориям их жизнеобеспечения: экология, экономика, социальная среда. Серьезной методологической проблемой при поиске официальных статистических данных по моногородам является «неполноценность информационно-статистической базы в разрезе муниципальных образований» [20].

При таком подходе развитие социально-экономических процессов моногородов рассматривается в условиях экологических ограничений, которые включают сырьевые, природные, человеческие и технологические ресурсы, необходимые для жизнеобеспечения территории, занимаемой моногородом.

Формально среда жизнеобеспечения моногорода, как и других урбанизированных территорий, формируется на основе множества процессов, представленных в таблице 1.

 

Таблица  1.  Множества анализируемых процессов

Тable  1.  Sets of Analyzed Processes

Вид процесса / Type of process	Анализируемые процессы / Analyzed processes
R1 – Демография / Demographics	Система расселения территории и ее демографические показатели / System of settlement of the territory and its demographic indicators
R2 ‒ Социальная сфера / Social sphere	Социальные процессы, формирующие среду обитания населения и качество его проживания / Social processes that shape the habitat of the population and the quality of its living
R3 – Экономика / Economics	Экономические процессы, формирующие доходность населения и его уровень жизни / Economic processes shaping the income of the population and its standard of living
R4 – Экология / Ecology	Экологические процессы, выступающие ресурсным ограничением социально-экономического развития территории и показателем эффективности использования ресурсов / Environmental processes acting as a resource constraint of socio-economic development of the development territory and an indicator of resource utilization efficiency

 

В теоретическом плане социально-экономическая система моногорода рассматривается как сложная система, способная к самоорганизации или адаптации в условиях действия многофакторных внешних и внутренних нагрузок, конкурирующих между собой в динамике.

В плане структурной динамики модель самоорганизации социально-экономической системы может быть представлена биполярной структурой конкурирующих между собой возмущающих факторов внешней среды (F1) и внутренних, ресурсных факторов (F2), компенсирующих внешнюю нагрузку по схеме отрицательной обратной связи. Такая структура формирует определенный цикл социально-экономического развития моногорода или других урбанизированных территорий, по которому оценивают качество их жизнеобеспечения.

В результате самоорганизации внешних и внутренних процессов система стабилизируется на определенном уровне социально-экономического развития, который в математическом плане отображается аттрактором в фазовом пространстве системных состояний [12].

Аттрактор здесь классически понимается как ограниченная область устойчивых состояний, к которым эволюционирует социально-экономическая система в условиях действующих на нее внешних и внутренних факторных нагрузок.

Оценить размерность аттрактора как математическую свертку многофакторных социально-экономических процессов моногорода в единый интегрированный индикатор позволяет нормирование фазового пространства фрактальными показателями дефицита и избыточности факторов развития (рис. 2).

 

Рис.  2.  Процесс самоорганизации социально-экономической среды моногорода
и его индикации в фазовом пространстве состояний

Fig.  2.  Process of self-organization of socio-economic environment
of a single-industry town and its indication in the phase space of states

 

В аналитическом плане результат самоорганизации может быть получен в виде расчета интегрированного фрактального индикатора социально-экономической системы на основе следующего соотношения:

 $D_A={\displaystyle \sum }_{j=2}^{i=4}{a}_{ij}{F}_j{D}_i$     (1)

1,2 ≤ D_i ≤ 1,7; F_j ∈ (−1;1),

где D_A – интегрированный фрактальный индикатор (аттрактор) социально-экономического развития моногорода; D_i – локальные фрактальные показатели моногорода по выбранным параметрам жизнеобеспечения R_i; F_j(D_i) – фрактальные показатели факторных нагрузок социально-экономических процессов анализируемого моногорода; α_ij – весовые коэффициенты параметров жизнеобеспечения, обеспечивающих сбалансированность факторных нагрузок.

Локальные фрактальные показатели моногорода по выбранным параметрам жизнеобеспечения Ri рассчитываются по временным рядам анализируемых процессов R₁‒R₄ на основе соотношения [21]:

$L\left(\delta \right)=L_0{\delta }^{1-D}$ , (2)

где L(δ) ‒ длина кривой временного ряда, D – фрактальный показатель временного ряда, L₀ – длина кривой при D = 1.

Весовые коэффициенты параметров жизнеобеспечения, обеспечивающих сбалансированность и структурирование факторных нагрузок, определяются в плагине метода главных компонент (PCA) в структуре SPSS. Пример матрицы факторных нагрузок и ее визуального структурирования в фазовом пространстве представлен на рисунке 3.

 

Рис.  3.  Матрица факторных нагрузок параметров жизнеобеспечения моногорода
и ее диаграмма в фазовом пространстве состояний

Fig.  3.  Matrix of factor loadings of life support parameters of a single-industry town
and its diagram in the phase space of states

 

Существенная особенность модели в том, что она работает на всех стадиях социально-экономического развития моногорода, которые можно представить как усложнение структуры социально-экономических отношений в результате усиления факторных нагрузок.

В результате усиления факторных нагрузок социально-экономическое развитие моногорода последовательно проходит стадию коэволюции процессов, когда формируется замкнутый социально-экономический цикл развития в условиях ограниченности экологического ресурса (сырье, население, природные ресурсы, геоэкологическое состояние территории). Далее следует стадия угнетения или социально-экономической напряженности, когда экологический ресурс начинает расходоваться нерационально, что приводит к торможению социально-экономических процессов, вплоть до их стагнации.

Перечисленные стадии (фазы) социально-экономического развития моногорода соответствуют существующим классификационным рангам, формируемым на основе анализа экономической деятельности базового градообразующего предприятия³:

1-й ранг (категория) – высокие экономические риски градообразующих предприятий, связанные с оттоком населения моногорода, значительным сокращением рабочих мест, деградацией социальной инфраструктуры (фаза истощения ресурса, приводящая к стагнации развития);

2-й ранг – средние экономические риски градообразующих предприятий, связанные с торможением социально-экономических процессов, сохранением или частичной утратой рабочих мест, частичным снижением качества обслуживания населения (фаза угнетения или социально-экономической напряженности);

3-й ранг – низкие экономические риски градообразующих предприятий, связанные с устойчивым развитием моногорода без утраты его экологического ресурса (фаза коэволюции социально-экономических процессов).

Очевидно, что из трех стадий развития фаза истощения экологического ресурса, приводящая к стагнации социально-экономической системы моногорода, является наиболее неблагоприятным состоянием, ранжируемым по 1-й категории.

Если появляются факторы риска, приводящие к торможению социально-экономических процессов моногорода, то мы можем ранжировать такое состояние как угнетенное, т. е. система не может самостоятельно справиться с возникшими экономическими рисками только за счет собственных ресурсов. Такие моногорода ранжируются по 2-й категории.

Наиболее благоприятный режим развития моногорода связывают с коэволюцией (устойчивостью) социально-экономических процессов, при которой экологический ресурс расходуется наиболее рационально, что способствует его сохранению. Такие моногорода ранжируются по 3-й категории.

Все множество аналитических решений уравнения (1), определяющих уровни социально-экономического развития моногорода и их ранжирования по выделенным категориям, можно представить в таблице 2.

 

Таблица  2.  Аналитические решения по оценке размерностей аттракторов социально-экономических процессов в фазовом пространстве состояний⁴

Тable  2.  Analytical solutions for estimating the dimensions of attractors of socio-economic processes in the phase space of states

Фрактальный показатель аттрактора развития / Fractal index of the development attractor	Интерпретация решений / Interpretation of decisions	Ранг моногорода /Monocity rank
r = 0; DA → 1,5	Баланс факторных нагрузок при сохранении экологического ресурса / Balance of factor loadings while preserving an ecological resource	Теоретический оптимум, относительно которого осуществляется ранжирование социально-экономического уровня развития моногородов / Theoretical optimum against which the socio-economic level of development of single-industry towns is ranked
0 < r < 1; 1,4 ≤ DA ≤ 1,6	Фаза коэволюции социально-экономических процессов, соответствующая рациональному использованию экологического ресурса / Phase of co-evolution of socio-economic processes corresponding to the rational use of environmental resource	Моногорода 3-й категории с низкими экономическими рисками развития градообразующих предприятий / Single-industry towns of the 3rd category with low economic risks for the development of city-forming enterprises
$0\ll r<1$ ; 1,2 < DA < 1,4	Фаза угнетения или социально-экономической напряженности, появление потенциальных факторов риска, не компенсируемых системой / Phase of oppression or socio-economic tension, emergence of potential risk factors not compensated for by the system	Моногорода 2-й категории со средними экономическими рисками развития градообразующих предприятий / Single-industry towns of the 2nd category with medium economic risks for the development of city-forming enterprises
r → 1; DA → 1,2	Фаза истощения экологического ресурса, приводящая к стагнации развития / Phase of ecological resource depletion leading to development stagnation	Моногорода 1-й категории с высокими экономическими рисками развития градообразующих предприятий / Single-industry towns of the 1st category with high economic risks for the development of city-forming enterprises

 

 

В расчете ранжирования уровня социально-экономического развития участвовали семь моногородов Архангельской области: г. п. «Онежское», г. п. «Октябрьское», с. п. «Киземское», г. п. «Североонежское», г. о. «Новодвинск», г. о. «Коряжма», г. о. «Северодвинск». Ряд исследователей отмечают произошедшие за последнее десятилетие негативные изменения в социально-экономическом развитии как Архангельска, так и Архангельской области в целом, которые нуждаются в формальной проверке [22].

Как было отмечено ранее, оценка состояний и ранжирование моногородов основывается на расчете фрактальной размерности социально-экономического аттрактора в фазовом пространстве состояний, который агрегирует в себе все процессы жизнеобеспечения исследуемой территории моногорода (R₁–R₄) в условиях ресурсно-экологических ограничений.

Расчет локальных фрактальных показателей моногородов Архангельской области по выбранным параметрам жизнеобеспечения R₁‒R₄ позволил получить следующий результат (табл. 3).

 

Таблица  3.  Локальные фрактальные показатели моногородов Архангельской области

Тable  3.  Local fractal indicators of single-industry towns in the Arkhangelsk Region

Параметры жизнеобеспечения / Life support options	Моногород / Single-industry towns
	Онежское /Onezhskoe	Октябрьское / Oktyabr- skoe	Киземское / Kizemskoe	Северо- онежское / Severo- onezhskoe	Новодвинск / Novo- dvinsk	Коряжма / Koryazhma	Северо- двинск / Severo- dvinsk
R1 – Демография / Demographics	1,23	1,15	1,21	1,28	1,29	1,31	1,48
R2 ‒ Социальная сфера / Social sphere	1,24	1,23	1,17	1,26	1,27	1,35	1,39
R3 – Экономика / Economics	1,32	1,12	1,19	1,29	1,35	1,28	1,25
R4 – Экология / Ecology	1,38	1,18	1,35	1,22	1,25	1,39	1,51

 

 

Следующий этап оценки состояний и ранжирования связан с получением матрицы факторных нагрузок и оценкой весовых коэффициентов параметров жизнеобеспечения, способствующих их сбалансированности и структурированию в фазовом пространстве состояний. Для этого используется плагин метода главных компонент (PCA) в структуре SPSS. Эта процедура позволяет перейти от разнородных параметров процессов жизнеобеспечения Ri, представленных в различных измерительных шкалах, к факторным переменным F1, F2 и оценить их корреляцию в фазовом пространстве состояний.

Диаграмма социально-экономических процессов моногородов отображает срез их структурной сбалансированности в двумерном пространстве на исследуемом временном интервале. Разница структурирования компонентов, представленная в таблице 4, указывает на различие ресурсно-экологической эксплуатации территории, определяющее ее социально-экономическое развитие.

Результат структурирования социально-экономических процессов моногородов Архангельской области представлен на рисунке 4.

Теперь мы имеем все исходные данные, чтобы на основе уравнения (1) рассчитать фрактальные показатели аттракторов социально-экономических процессов для анализируемых моногородов Архангельской области, сравнить их между собой и дать соответствующую интерпретацию.

Решениe модели (1) может быть реализовано как в графическом (рис. 5), так и в аналитическом виде (табл. 4).

 

 

Рис.  4.  Структурирование социально-экономических процессов моногородов
в фазовом пространстве состояний: К1 ‒ компонент 1, К2 ‒ компонент 2

Fig.  4.  Structuring the socio-economic processes of single-industry towns
in the phase space of states: К1 ‒ component 1, К2 ‒ component 2

 

 

Рис.  5.  Аттракторы социально-экономического развития моногородов Архангельской области в факторном пространстве

Fig.  5.  Attractors of socio-economic development of single-industry towns in the Arkhangelsk region in the factor space

 

Таблица  4.  Факторное ранжирование социально-экономического развития моногородов Архангельской области

Тable  4.  Factor ranking of the socio-economic development of single-industry towns in the Arkhangelsk Region

Моногород / Monocity	Факторное ранжирование / Factor ranking
1	2
Киземское / Kizemskoe	DA → 1,22. Наиболее неблагоприятное, неустойчивое состояние (1-я категория). Деятельность градообразующего предприятия прекращена (см. табл. 1) / The most unfavorable, unstable condition (category 1). The activity of the city-forming enterprise has been terminated (see Table 1)
Онежское / Onezhskoe	DA → 1,23. Социально-экономическая ситуация близка к неустойчивой. Совокупный уровень риска очень высокий (см. табл. 1) / Socio-economic situation is close to unstable. The overall level of risk is very high (see Table 1)
Октябрьское / Octyabrskoe	DA → 1,21. Социально-экономическая ситуация близка к неустойчивой. Рекомендуется перевести моногород из 2-й категории в 1-ю на основе расчетов по методике SPARK и по авторской методике / Socio-economic situation is close to unstable. It is recommended to transfer a single-industry city from the 2nd category to the 1st one based on calculations using the SPARK method and the authorʼs method
Коряжма / Koryazhma	DRA→ 1,3. Относительно устойчивая социально-экономическая система с небольшим торможением социальных процессов. По градообразующему предприятию совокупный уровень риска низкий. Рекомендовано оставить моногород во 2-й категории / Relatively stable socio-economic system with a slight slowdown in social processes. For the city-forming enterprise, the aggregate level of risk is low. It is recommended to leave the monotown in the 2nd category
Новодвинск / Novodvinsk	DA → 1,3. Относительно устойчивая социально-экономическая система с торможениями социальных процессов. По градообразующему предприятию совокупный уровень риска низкий. Моногород относится ко 2-й категории, но можно рекомендовать 3-ю / Relatively stable socio-economic system with inhibitions of social processes. For the city-forming enterprise, the aggregate level of risk is low. The monotown belongs to the 2nd category, but the 3rd one can be recommended
Североонежское /Severoonezhskoe	DA → 1,25. Неблагоприятная, условно неустойчивая социально-экономическая ситуация. Рекомендуется перевод моногорода из 3-й категории во 2-ю / Unfavorable, conditionally unstable socio-economic situation. It is recommended to transfer the single-industry town from the 3rd category to the 2nd  category
Северодвинск / Severodvinsk	DA → 1,4. Условно благоприятная социально-экономическая ситуация без торможения процессов и с рациональным использованием экологического ресурса / Conditionally favorable socio-economic situation without slowing down processes and rational use of the ecological resource

 

При ранжировании моногородов Архангельской области полученные аналитические решения сравнивались со множеством решений, представленных в таблице 4. Так, к 3-й, наиболее благоприятной, категории социально-экономического развития относится Северодвинск с достаточно устойчивым социально-экономическим положением и стабильным развитием; ко 2-й ‒ моногорода Коряжма, Новодвинск и рекомендуемый к переводу в нее Североонежск, который ранее находился в 3-й категории; к 1-й, наиболее неблагоприятной, категории социально-экономического развития относятся моногорода Киземское, Онежское, Октябрьский.

Обсуждение и заключение.

Существующие факторы риска социально-экономического развития моногородов тормозят социально-экономические процессы вплоть до их стагнации. В таких условиях социально-экономическая система может утратить устойчивость развития. Данные состояния характерны для моногородов первой категории, в которых деятельность градообразующих предприятий либо прекращена, либо находится в крайне неустойчивом состоянии, а диверсификация экономики не производится. На основе предложенной авторами методики социально-экономической оценки и ранжирования моногородов выполнена верификация фрактальной модели социально-экономических процессов моногородов Архангельской области и проведено их ранжирование по категориям моногородов. Разработанный фрактальный индикатор позволяет принимать обоснованные решения о переводе моногородов из одной категории в другую в условиях изменения социально-экономического состояния.

Сформирована новая методика факторного ранжирования моногородов по трем категориям, основанная на оценке размерности аттрактора социально-экономических процессов. При этом в структуре моногородов выделяются три базовых состояния (категории), сменяющих друг друга в динамике:

1) благоприятная, без утраты системно-экологического ресурса, отнесенная к 3-й категории моногородов;

2) напряженная, с частичной утратой самостоятельно восстанавливаемого системно-экологического ресурса, отнесенная ко 2-й категории моногородов;

3) неблагоприятная, с истощением системно-экологического ресурса, отнесенная к 1-й категории моногородов.

Методика факторного ранжирования позволяет структурировать социально-экономические процессы в фазовом пространстве состояний и выделять факторы риска социально-экономического развития моногородов, которые тормозят социально-экономические процессы вплоть до их стагнации, когда система переходит в неустойчивость. Такие состояния характерны для моногородов 1-й категории, в которых деятельность градообразующих предприятий либо прекращена, либо находится в крайне неустойчивом состоянии, а диверсификация экономики не производится.

Наблюдается корреляция решений между разработанной методикой факторного ранжирования уровня социально-экономического развития моногородов и существующей методикой SPARK, оценивающей финансовые риски градообразующих предприятий моногородов. Разработанная нами методика отличается от существующей тем, что позволяет не только ранжировать уровни социально-экономического развития моногорода, но и выделять параметры риска, потенциально влияющие на устойчивость социально-экономических процессов.

Особенностью разработанной методики является повышение точности ранжирования анализируемых объектов (моногородов) по мере увеличения мощности статистических показателей по выделенным блокам: экономика, экология, социальная сфера. При этом открывается возможность кластеризации объектов в фазовом пространстве со сходными социально-экономическими процессами.

Перспективы развития моногородов Архангельской области, в частности попавших в 1-ю и 2-ю категории социально-экономического развития, основываются на следующих рекомендациях:

‒  диверсификация экономики, открытие новых производств, совершенствование инженерной и социальной инфраструктуры, создание комфортной среды проживания для населения;

‒  выделение муниципальных образований, на территории которых расположены исторические поселения, в отдельный вид муниципальных образований с целью выработки особых подходов в формировании межбюджетных отношений для создания в данных муниципальных образованиях комфортной среды проживания и повышения их туристско-рекреационного потенциала;

‒  изменение схемы распределения налоговых поступлений по специальным режимам налогообложения в пользу бюджетов муниципальных образований, на территории которых расположены исторические поселения;

‒  пересмотр структуры доходной части бюджета исторических поселений в части налоговых поступлений с зачислением в доход местного бюджета сборов от упрощенной системы налогообложения с нормативом 100 %, собираемых на территории исторического поселения, с последующим направлением их на развитие территории исторического поселения, в том числе на сохранение объектов культурного наследия;

‒  проработка вопроса финансирования комплексных проектов развития исторических поселений и мероприятий по сохранению их историко-градостроительной среды на уровне Министерства культуры Российской Федерации, Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации, Министерства экономического развития Российской Федерации и Министерства финансов Российской Федерации;

‒  приоритетное финансирование работ по сохранению объектов культурного наследия исторических поселений в рамках конкурсов заявок на федеральном уровне.

Предложенная авторами методика не имеет отечественных и зарубежных аналогов. Основу методики составляет оценка воспроизводимости социально-экономических процессов, позволяющая проводить анализ устойчивости развития моногородов. В плане управления моногородами методика показателями устойчивости и риска развития существенно уточняет и дополняет существующую классификацию моногородов.

Предложенная авторами оригинальная методика, основанная на многофакторном анализе социально-экономических показателей моногородов с использованием системного и фрактального подходов,  позволит специалистам и управленцам принимать оптимальные решения по устойчивому развитию и рациональному использования ресурсного потенциала моногородов России как на федеральном, так и на региональном и муниципальных уровнях управления.

 

 

¹ Dolgova O., Nikitaeva A. Industrial Symbiosis as a Way to Solve Environmental Problems in Regions (on the Example of the Russian Black Sea Area) // BIO Web of Conferences (July 2023). 2023. Vol. 63. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236303007

² Соколов А. П. Индикативное планирование социально-экономического развития региона: на примере Вологодской области : дис. … канд. экон. наук : 08.00.05. Вологда, 2013. 176 с.

³ Вертяков А. А. Анализ понятия «моногород» и выделение проблем моногородов // Научные механизмы решения проблем инновационного развития : сб. ст. по итогам междунар. науч.-практ. конф. Стерлитамак, 2018. Ч. 1. С. 56‒61.

⁴ Управление устойчивым развитием моногородов. Социо-эколого-экономические индикаторы / С. М. Никоноров [и др.].  М. : Де'Либри, 2019. 158 с.

About the authors

Sergey M. Nikonorov

Moscow State University named after M. V. Lomonosov

Author for correspondence.
Email: nico.73@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8205-2140
Scopus Author ID: 56818917500

Dr.Sci. (Econ.), Professor

Russian Federation, 1 Leninskie Gory, Moscow 119991

Alexander I. Krivichev

Moscow State University of Geodesy and Cartography

Email: krivichev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4971-5264
ResearcherId: V-5920-2017

Cand.Sci. (Econ.), Associate Professor, Chair of Real Estate Management and Territory Development

Russian Federation, 4 Gorokhovskiy Pereulok, Moscow 105064

Andrey N. Nasonov

Moscow State University of Geodesy and Cartography

Email: adn22@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9497-5030
Scopus Author ID: 6701836873

Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor, Chair of Real Estate Management and Territory Development

Russian Federation, 4 Gorokhovskiy Pereulok, Moscow 105064

Ilya V. Tsvetkov

Tver State University

Email: mancu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5284-880X
Scopus Author ID: 56186407300

Dr.Sci. (Eng.), Professor of the Chair of General Mathematics and Mathematical Physics

Russian Federation, 33 Zhelyabova St., Tver 170100

References

Supplementary files