Факторы привлекательности бренда территории для резидентов

Полный текст

Введение

Глобальный тренд современного пространственного развития – конкуренция регионов за человека как основной драйвер экономического роста. Вследствие возрастающей соревновательности территорий акторы, ответственные за их развитие, начали использовать маркетинговый инструментарий, разработанный для других сфер применения.

Понятие «бренд региона» относительно ново для России, однако уже активно обсуждается и в научной среде, и в государственных документах. Минэкономразвития, в частности, признает важность регионального брендинга для социально-экономического роста и предлагает информационную, методическую и образовательную поддержку проектов по развитию брендов городов и регионов, способствующих эффективному территориальному маркетингу¹.

Применительно к брендингу территорий целью становится обеспечение лояльности разнообразных групп стейкхолдеров определенным регионам. В качестве стейкхолдеров рассматриваются жители (резиденты), туристы, бизнес, наемные работники, представители органов государственной власти разных уровней, инвесторы и т. д. Внимание при создании бренда региона уделяется, прежде всего, туристам. Вопросам, связанным с формированием бренда дестинаций (мест назначения туристических путешествий), посвящено значительное количество публикаций² как зарубежных [1–4], так и отечественных ученых [5; 6].

Сравнительно мало авторов акцентируют внимание на резидентах и выбирают их объектом исследования³ [7]. Главные потребности местных жителей сводятся к качеству жизни (уровень и доступность образования, медицины и т. д.), занятости, доходам и благоприятной среде обитания (чистота природы, удобство городской инфраструктуры). Брендирование территории как привлекательного места для жизни чаще всего практикуют регионы с проблемой оттока населения. Однако этот подход важен и в случае положительной динамики миграции⁴.

В последнее время резиденты все чаще воспринимаются как важнейшая группа стейкхолдеров [8; 9]. С точки зрения брендинга дестинаций жители выступают своеобразными амбассадорами территориального бренда. Кроме того, они являются значимой составляющей туристического бизнеса, поскольку не только соотносятся с территорией как таковой, но извлекают выгоду из позитивных изменений или ощущают негативные социальные и экологические последствия туризма [10]. Ряд исследований посвящен неудачам кампаний по брендингу регионов вследствие игнорирования роли местного населения [11; 12].

Главные аспекты вклада резидентов в развитие территории связаны с тем, что жители:

1) одновременно действуют в роли и наемных работников, и нанимателей-бизнесменов, т. е. одновременно оказываются источником налоговых поступлений и движущей силой изменений;

2) могут участвовать в процессе принятия решений, выступая при этом как амбассадоры бренда региона, по мнению Э. Брауна, М. Каварациса, С. Зенкера и др.⁵ [13];

3) позволяют уберечь идентичность территории, сохраняя ее культурный и социальный капитал⁶.

Цель работы заключается в выявлении и анализе факторов, повышающих привлекательность бренда территорий для резидентов. В качестве объекта исследования выступают жители как важнейшая группа стейкхолдеров, формирующая бренд территории;  предмета – факторы привлекательности бренда территории.

Обзор литературы

В 1990-е годы доминировала идея осознанного и системного продвижения территории, сформулированная Ф. Котлером, К. Асплундом, И. Рейном и Д. Хайдером⁷. Это послужило импульсом для широкого распространения терминов “place brand” («бренд территории», или «бренд региона») и “city brand” («бренд города»). Так, М. Каварацис и Г. Эшворт писали, что бренд города – это многомерный конструкт, состоящий из функциональных, эмоциональных и материальных элементов, которые в совокупности создают уникальный набор ассоциаций с местом в общественном сознании⁸. Позднее Каварацис утверждал, что бренд города больше, чем просто выявление его уникальности на основе позитивных ассоциаций, это формирование самих ассоциаций⁹. Т. Мойланен и  С. Райнисто определяли содержание данной дефиниции как впечатление, которое город производит на целевую аудиторию, сумму всех материальных и символических элементов, что делают его уникальным[10^].

Максимально полно раскрывают сущность рассматриваемого термина С. Зенкер и Э. Браун, адаптировав понятие бренда организации применительно к региону. С их точки зрения, бренд территории – это комплекс ассоциаций в сознании потребителей, базирующихся на визуальных, вербальных и поведенческих проявлениях особенностей территории, которые находят выражение в целях, коммуникациях, ценностях и общей культуре региональных стейкхолдеров, а также в общем дизайне данной территории¹¹.

Отмечается, что заинтересованных сторон достаточно много, а значит, их интересы могут противоречить друг другу. Например, привлекательный для бизнеса регион не всегда будет таковым для жителей, которых может не устраивать чрезмерная деловая активность в местах их непосредственного проживания. Каждая группа имеет спе­цифические характеристики, которые необходимо учитывать при разработке тех или иных сообщений и их трансляции [14].

Неэффективность стратегий брендинга территории, направленных на всех жителей одновременно, показана в [10; 15]. Единый бренд формировать бессмысленно: потребности разных стейкхолдеров различаются. Не понимая интересы каждой отдельно взятой группы населения, невозможно разработать эффективную политику брендинга региона.

Термин «стейкхолдер», предложенный Э. Фриманом¹², вошел в активный научный лексикон в контексте брендинга территорий. Классификации стейкхолдеров посвящены работы как зарубежных, так и российских исследователей¹³ [15; 16], и резидентам в них отведено отнюдь не последнее место.

Ряд авторов последовательно доказывают следующую мысль: чтобы бренд территории был эффективен в коммуникации с внешним миром, он должен сначала объединить жителей; только после этого он становится основой для позиционирования города как внутри страны, так и за ее пределами [14; 17; 18]. Сложность работы с формированием бренда объясняется неоднородностью групп стейкхолдеров, внутри которых есть разные сегменты. Один из возможных вариантов дифференциации, где в качестве критериев используются параметры привязанности и вовлеченности, предложили Ш. Гилбоа и Ю. Яффе [11]. При этом С. Зенкер и Э. Браун считают, что внутренние настоящие и внешние потенциальные жители могут образовывать различные сегменты [15]. Вне зависимости от выбранной точки зрения очевидно, что отдельные сегменты требуют специфического, отличного от других, подхода.

Таким образом, основная задача бренда территории аналогична задачам товарного брендинга и заключается в создании лояльности среди обслуживаемых сегментов, которые могут быть весьма разнообразны, неоднородны и определяются качеством жизни. Последнее можно рассматривать, например, через экономические показатели как описание социально-бытовых и социально-культурных аспектов¹⁴; с позиции нормативного эталона благосостояния, включающего в себя материальные, социальные, экологические, демографические, политические и нравственные условия жизни (индикативный подход)¹⁵; как способ достижения обществом нового более высокого качества жизни с опорой на социально-политические цели (футурологический подход)¹⁶; как алгоритм удовлетворения потребностей индивида и общества вследствие развития экономической и технологической политики и влияния научно-технического прогресса на социальные отношения (психологический подход)¹⁷; как технологический прогноз развития человечества¹⁸. Перечисленные модели имеют первостепенное значение для являющихся носителями эндемичной культуры и традиций местных жителей, которые выступают драйверами в развитии территории и формировании идентичности города/местности¹⁹.

Большое количество работ посвящено так называемой привлекательности территорий и тем факторам, которые влияют на разные группы стейкхолдеров при ее формировании²⁰ [19; 20]. В научной литературе имеются несколько подходов к их определению: опросы представителей различных групп стейкхолдеров [16; 21], анализ частоты упоминаний в социальных сетях [22], использование рейтингов для выявления ключевых факторов регионального развития [23; 24]. Однако сбалансированные методики оценки привлекательности региона, сочетающие объективные и субъективные показатели, отсутствуют.

Учитывая возрастающую практическую и научную значимость вопросов привлечения и удержания жителей в регионе, отметим недостаток исследований факторов привлекательности территорий, особенно в контексте субъективных оценок резидентов.

Материалы и методы

Эмпирическая база исследования. Методики составления рейтингов базируются на объективных и субъективных показателях и критериях. Объективные опираются на статистические данные федеральных ведомств, демонстрируя динамику развития определенной территории, что служит информационной базой для продвижения в долгосрочной перспективе. Субъективные критерии, основанные на качественно-количественных результатах социологических опросов, отражают личное восприятие местных жителей, удовлетворенность жизнью, текущую ситуацию и положение дел в целом. Хотя первоначально последние применялись в контексте политологического анализа [25], их актуальность для оценки качества жизни обусловлена отражением субъективного восприятия удовлетворенности жизнью резидентами конкретного региона.

В качестве эмпирической базы исследования выступили рейтинги стран и регионов. Анализу подвергались методики составления рейтингов и индексов по изучению демографического, социального, институционального, политического, экономического, научно-технического, коммуникационного, репутационного и глобального развития стран и регионов по таким направлениям, как уровень и качество жизни, уровень общественных отношений, уровень и качество образования, уровень здоровья и качество здравоохранения, уровень общественной безопасности, уровень и качество среды.

Были рассмотрены 98 рейтингов, а также составлен сводный перечень, в основу которого положена систематизация информационно-аналитического агентства «Центр гуманитарных технологий» и издательства MediaVist²¹. Для системного анализа рейтингов привлекательности территорий применялась многоуровневая методология, интегрирующая количественные и качественные подходы.

Этапы исследования. На первом этапе были отобраны 12 релевантных международных и российских рейтингов, характеризующихся регулярностью публикации, прозрачностью методологии и наличием субъективных критериев (опросных данных) (таблица). Они сгруппированы по направлениям: экономика, качество жизни и репутация.

 

Таблица. Сравнительная таблица рейтингов территориальной привлекательности для резидентов

Table. Comparative table of territorial attractiveness ratings for residents

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Примечания / Notes. 1) ООН – Организация Объединенных Наций / UN – United Nations; ОЭСР – Организация экономического сотрудничества и развития / OECD – Organisation for Economic Cooperation and Development; ВЭБ.РФ – российская государственная корпорация развития / VEB.RF – Russian State Development Corporation; СИЦ – Ситуационно-информационный центр / SIC – Situation and Information Center; ВЦИОМ – Всероссийский центр изучения общественного мнения / VTsIOM – All-Russian Public Opinion Research Center; 2) цветом показана группировка рейтингов по напра влениям: голубым – экономика, красным – качество жизни и серым – репутация / the color shows the grouping of ratings by areas: blue – economy, red – quality of life and grey – reputation.

На втором этапе проводилась декомпозиция показателей каждого рейтинга с выделением базовых, композитных и субъективных метрик (соответственно валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения, Индекса человеческого развития Организации Объединенных Наций (ООН), индекса удовлетворенности жизнью). В результате были выявлены 26 сквозных показателей, объединенных в общий аналитический массив.

Третий этап включал нормализацию данных для обеспечения сопоставимости разнородных показателей (приведение к шкале 0–100) и перерасчет их весов.

На четвертом этапе был проведен корреляционный анализ для выявления взаимозависимостей выделенных показателей. Наличие значимых корреляций (p < 0,05) между такими парами переменных, как «ВВП на душу населения» и «средняя зарплата» (r = 0,78), «доступность медицины» и «качество образования» (r = 0,65), «удовлетворенность жизнью» и «уровень уличной преступности» (r = – 0,52), подтверждает, что они не являются независимыми, и тем самым обосновывает применение многомерных методов анализа.

Перед извлечением факторов проводилась оценка пригодности данных для факторного анализа с использованием ключевых статистических критериев: меры адекватности выборки Кайзера–Мейера–Олкина и критерия сферичности Бартлетта (Bartlett’s Test of Sphericity). Первый составил 0,83, что свидетельствует о хорошем качестве выборки и высокой степени коррелированности переменных; второй показал статистически значимый результат (χ² = 1 876,43, p < 0,001), доказав, что корреляционная матрица существенно отличается от единичной. Полученная информация подтверждает статистическую обоснованность проведения факторного анализа.

На пятом этапе осуществлялся эксплораторный факторный анализ (EFA) с использованием метода главных компонент (PCA) и ортогонального вращения Varimax. Для интерпретации были отобраны факторы с собственными значениями (eigenvalues) выше 1,0 (критерий Кайзера). Вращение Varimax обеспечило ортогональность факторов, что подтвердилось низкими межфакторными корреляциями (r < 0,2) и позволило рассматривать выделенные компоненты как независимые аспекты территориальной привлекательности. Факторные нагрузки большинства переменных превысили порог 0,60, что говорит о высокой информативности и надежности выделенной структуры.

Анализ методологических различий, включая источники (ООН, Росстат) и методы сбора данных (размеры выборок в опросах), наличие независимых аудитов, обнаружил как сходства (учет базовых потребностей, значительное пересечение показателей), так и различия (фокус на репутационных факторах в глобальных рейтингах и на материальных условиях – в локальных).

В итоге были определены 4 независимых фактора, объясняющих 68,3 % совокупной дисперсии, а именно:

1) экономическое благополучие – объединил переменные с высокими нагрузками: ВВП на душу населения (0,91), среднюю зарплату (0,84) и стоимость жилья (0,72). Фактор отражает материальную основу качества жизни и является ключевым индикатором экономической привлекательности региона;

2) социальная инфраструктура – включил показатели доступности медицины (0,88) и качества образования (0,81). Характеризует базовые условия для комфортного и безопасного проживания;

3) качество и экологическая устойчивость городской среды – консолидировал такие показатели, как доля зеленых насаждений (0,85), качество дорожного покрытия (0,79), доступность общественного транспорта (0,74) и экологическая безопасность (0,76). Описывает благоустройство, мобильность и экологическое здоровье территории;

4) субъективное восприятие и культурная привлекательность – представлен показателями, основанными на субъективных оценках: удовлетворенностью жизнью (0,89), уровенем уличной преступности (0,82), культурным разнообразием (0,77) и репутацией города/региона (0,73). Акцентирует внимание на нематериальных аспектах привлекательности, формирующих идентичность и лояльность населения.

Ортогональность факторов подтвердилась низкой межфакторной корреляцией (r < 0,2), что позволило рассматривать их как независимые аспекты привлекательности территории. Факторный анализ был выбран ввиду отсутствия априорных гипотез о структуре взаимосвязей между переменными; вращение Varimax – для обеспечения некоррелированности факторов, что упрощает их содержательную интерпретацию. Распределение факторов по шкалам объективных и субъективных показателей подтверждает валидность выделенной структуры. Анализ выполнялся в программе IBM SPSS Statistics 26 с модулем Factor Analysis.

Таким образом, факторный анализ не только подтвердил статистическую обоснованность выделенных измерений привлекательности, но и продемонстрировал их содержательную валидность. Распределение факторов по шкалам объективных и субъективных показателей согласуется с результатами кластеризации методик, что подтверждает целостность и внутреннюю согласованность аналитической модели.

Если факторный анализ позволил выявить содержательное измерение привлекательности территории на уровне показателей, то кластерный (k-means, k = 4), проведенный на уровне методик оценки качества жизни, показал, как эти измерения реализуются в различных рейтингах и индексах.

Валидация результатов факторного анализа. Для валидации результатов факторного анализа проводилось пилотажное исследование среди внутренних мигрантов, направленное на идентификацию ключевых критериев (факторов) выбора места жительства. Данные собирались посредством анонимного онлайн-опроса, распространяемого через целевые рассылки. Выборка (1531 респондент) была стратифицирована по возрасту, сроку проживания, профессиональным группам и состояла из жителей Санкт-Петербурга в возрасте 18–50 лет, добровольно переехавших в город в период 2014–2024 гг. Все респонденты были проинформированы о цели исследования и выразили готовность к сотрудничеству.

Анализ данных включал описательную статистику (средние значения, частотный анализ), корреляционный анализ (связь срока проживания и удовлетворенности, взаимозависимость объективных и субъективных факторов) и кластерный анализ (сегментирование респондентов). Контроль качества данных осуществлялся путем отсева анкет с коротким временем заполнения, проверки на согласованность ответов и исключения дублирующих IP-адресов. Ограничения исследования связаны с потенциальным смещением выборки в сторону активных пользователей Интернета, отсутствием учета мигрантов старше 50 лет и преобладанием успешных кейсов переезда.

Гипотеза пилотажного исследования предполагала больший вес субъективных факторов (атмосферы, культурной среды) по сравнению с объективными (доходами, жильем) при принятии решения о переезде, а также корреляцию удовлетворенности с продолжительностью проживания.

Результаты исследования

Анализ методик рейтингов качества жизни показал неоднородность подходов к определению отношения резидентов к территории. Отсутствие унифицированных источников данных и стандартов оценки приводит к вариативности критериев и методик в различных исследовательских организациях, которые, как правило, ориентируются на стандарты международных рейтинговых агентств. Большинство международных рейтингов основано на объективной информации (демографические показатели ООН, индексы развития человеческого потенциала), реже – на сочетании объективных и субъективных оценок. Они предоставляют обобщенную и условную картину, т. е. использование только объективных показателей для анализа динамики качества жизни имеет недостатки.

Ранжирование рейтингов показало ограниченное использование комбинаций субъективных и объективных показателей, особенно в глобальных рейтингах, что обусловлено сложностью проведения масштабных социологических исследований. Однако для оценки отношения резидентов к территории более информативными являются национальные или региональные исследования с преобладанием субъективных критериев.

Факторный анализ выявил различия в использовании количественных и качественных данных, а также в соотношении субъективных и объективных критериев оценки качества жизни в различных рейтингах, подтвердив, что не все рейтинги полно отражают отношение резидентов к территории.

На основе анализа данных были выявлены ключевые закономерности: для молодежи приоритетны карьерные возможности, культурная жизнь и цифровая инфраструктура; для семей – безопасность, качество школ и экология; для предпринимателей – налоговые условия и логистика. Эти выводы подтверждены результатами опроса среди внутренних мигрантов, где были выделены приоритеты различных социально-демографических групп.

Методологические различия в оценке качества жизни в России и за рубежом выявляют существенные расхождения в приоритетах и используемых  показателях. Так, в российских рейтингах превалируют социально-экономические факторы: жилищные условия (22 % весового коэффициента), уровень доходов населения (18) и развитие локальной инфраструктуры (14); в международных же используются показатели, отражающие качество жизни в более широком контексте, включая такие аспекты, как уровень гражданских свобод (13), состояние окружающей среды (11) и степень глобальной интеграции (8 %).

Кластеризация факторов привлекательности территории. На рисунке представлена кластеризация ключевых факторов, определяющих привлекательность территории для резидентов, которая выполнена методом k-means (k = 4) на основе стандартизованных данных (z-score). Выделены четыре устойчивых кластера (1 – перцепционно-поведенческий; 2 – социально-экологический (часть сбалансированной группы); 3 – социально-инфраструктурный (часть сбалансированной группы); 4 – экономико-инфраструктурный), различа­ющиеся по удельному весу объективных и субъективных компонентов, а также по функциональной значимости в восприятии качества жизни на территории.

Качество кластеризации подтверждено следующими метриками: индекс силуэта составил 0,61 (что указывает на хорошее разделение кластеров), ANOVA-тест показал статистическую значимость различий между кластерами (p < 0,001), внутрикластерная дисперсия не превышает 15 % (что свидетельствует о высокой однородности групп). Размер маркеров отражает факторные нагрузки соответствующих показателей (в диапазоне 0,6–0,9), характеризующие их информативность в рамках проведенного анализа. Ось OX – доля объективных критериев, OY – доля субъективных показателей.

 

 

 

Рисунок.  Соотношение объективных и субъективных компонентов показателей привлекательности территории (результаты кластерного анализа):

1. Перцепционно-поведенческий кластер: 1.1 – уровень уличной преступности, 1.2 – качество школьного образования, 1.3 – стоимость жилья; 2. Социально-экологический кластер: 2.1 – ВВП на душу населения, 2.2 – ожидаемая продолжительность жизни, 2.3 – доступность медицинских услуг, 2.4 – уровень безработицы, 2.5 – развитость общественного транспорта; 3. Социально-инфраструктурный кластер: 3.1 – качество дорожного покрытия, 3.2 – доля зеленых насаждений, 3.3 – средняя заработная плата, 3.4 – стоимость коммунальных услуг; 4. Экономико-инфраструктурный кластер: 4.1 – экологическая безопасность, 4.2 – количество вузов в топ-500, 4.3 – культурное разнообразие, 4.4 – климатические условия, 4.5 – возможность досуга, 4.6 – скорость подключения к электросетям, 4.7 – условия для стартапов, 4.8 – доступность культурных объектов, 4.9 – доступность детских садов, 4.10 – удовлетворенность жизнью (опросы), 4.11 – налоговая нагрузка на бизнес, 4.12 – репутация города/региона, 4.13 – среднее время проезда на работу, 4.14 – политическая стабильность.

Figure. The ratio of objective and subjective components of the territory attractiveness indicators (results of cluster analysis):

1. Perceptual-behavioral cluster: 1.1 – street crime rate, 1.2 – quality of school education, 1.3 – cost of housing; 2. Social-ecological cluster: 2.1 – GDP per capita, 2.2 – life expectancy, 2.3 – availability of health services, 2.4 – unemployment rate, 2.5 – development of public transport; 3. Social and infrastructure cluster: 3.1 – quality of road surface, 3.2 – share of green spaces, 3.3 – average salary, 3.4 – cost of utilities; 4. Economic and infrastructure cluster: 4.1 – environmental safety, 4.2 – number of universities in the top 500, 4.3 – cultural diversity, 4.4 – climate conditions, 4.5 – leisure opportunities, 4.6 – connection speed to power grids, 4.7 – conditions for start-ups, 4.8 – accessibility of cultural facilities, 4.9 – accessibility of kindergartens, 4.10 – life satisfaction (surveys), 4.11 – tax burden on business, 4.12 – reputation of the city/region, 4.13 average travel time to work, 4.14 – political stability.

 

Выделенные четыре кластера можно условно разделить на группы по характеру показателей. Перцепционно-поведенческая (кластер 1) объединяет показатели, в основном формируемые субъективными оценками. Отличается преобладанием субъективных компонентов (60 – 75 %) и высокой корреляцией между переменными (r = 0,72 – 0,85). Объясняет 20 % общей дисперсии и отражает восприятие и поведенческие установки резидентов, важные при формировании бренда территории и ее имиджа.

Социально-экологическая группа (кластеры 2, 3) содержит смешанные показатели. Соотношение объективных и субъективных компонентов сбалансировано (45–55 и 40–50 % соответственно). Вносит наибольший вклад в объясненную дисперсию – 38 %, что говорит о ее центральной роли в комплексной оценке качества жизни.

Экономико-инфраструктурная группа (кластер 4) включает показатели, преимущественно основанные на объективных данных. Характеризуется высоким весом объективных критериев (65–85 %) и минимальной зависимостью от субъективных мнений. Объясняет 42 % общей дисперсии и отражает материально-экономические аспекты привлекательности региона. Показатели этой группы играют ключевую роль в оценке жизнеспособности и конкурентоспособности региона, особенно с точки зрения инвесторов, бизнеса и государственных структур, т. е. ориентированы на внешних стейкхолдеров.

На графике также присутствуют критерии с отрицательными значениями на обеих осях (например, климатические условия, скорость подключения к электросетям, условия для стартапов и т. д.). Это означает, что некоторые методики имеют низкий вес как по объективным, так и по субъективным показателям, возможно, из-за ограниченного использования или недостаточной информативности.

Анализ результатов опроса. Для 68 % опрошенных (1041 чел.) наиболее важной информацией при выборе города для жизни являлись отзывы на медиа­площадках (отражающие именно субъективное мнение жителей), наименее интересной – рейтинги и официальная статистика. Средняя оценка качества жизни мигрантов составила 3,5 балла (по пятибалльной шкале, где 1 балл соответствует оценке «полностью неудовлетворительно», 3 – «удовлетворительно», 5 баллов – «полностью удовлетворительно»). Из всех опрошенных только 12 человек (0,78 %) высказали некоторые сожаления о смене локации. При этом социально-демографические характеристики этих респондентов показали отсутствие определенной рабочей специальности (категория «нет») и стабильной работы в предыдущем месте их проживания (оценка «безработный» или «вре́менная занятость»).

Полученные данные указывают на существенную роль субъективных оценок в комплексном анализе качества жизни. Показатели (удовлетворенность жизнью и репутация города) демонстрируют высокую субъективную, но низкую объективную оценку, что подтверждает необходимость учета мнений населения в подобных исследованиях.

Обсуждение и заключение

Конструирование бренда территории опирается не только на создание положительного имиджа, но и на формирование при­влекательности для жизни и долгосрочной привязанности граждан к определенной местности. Важным компонентом при этом является качество жизни населения региона, которое соотносится с ожиданием некоего уровня доступности жилья, развития инфраструктуры, медицинских и образовательных услуг, возможностей рекреативной сферы и форм социального взаимодействия.

Исследование факторов территориальной привлекательности выявило их структуру и вариативность в зависимости от целевой группы и типа территории. Привлекательность определяется тремя группами факторов: объективными (50–60 % влияния), включающими в себя экономические условия (доходы, занятость, стоимость жилья), социальную инфраструктуру (медицина, образование, транспорт) и экологическую безопасность; субъективными (30–40 % влияния) – культурной средой, репутацией территории и личными впечатлениями; и управленческими (10–20 % влияния) – качеством государственных услуг, прозрачностью управления и условиями для бизнеса.

Таким образом, территориальная привлекательность представляет собой комплексный показатель, требующий учета специфики целевых групп, сочетания глобальных стандартов и локальных приоритетов, а также постоянного мониторинга изменений в запросах резидентов.

Признаками привлекательности бренда территории для резидентов выступают стабильность, демонстрация успешности развития и благополучие территории. При этом критерии оценки показателей варьируются в зависимости от региона и целевой группы. Например, как было показано выше, для молодежи приоритетными факторами являются карьерные возможности и культурная жизнь, тогда как для семей – безопасность и экология. Эти различия должны быть учтены при разработке программ улучшения качества жизни и продвижения территориального бренда.

Для повышения привлекательности городов рекомендуется фокусироваться на культурном брендинге и цифровизации, используя комбинацию Mercer и локальных индексов; регионов – развивать социальную инфраструктуру, мониторя РИА Рейтинг и адаптированные показатели ОЭСР; стран – работать с глобальными индексами и репутационными показателями.

Российские и международные рейтинги демонстрируют методологические различия: отечественные (РИА Рейтинг, Агентство стратегических инициатив, Минстрой) акцентируют внимание на доступности жилья и локальной инфраструктуре, международные (Mercer, EIU) – на глобальной конкурентоспособности, субъективных оценках и репутационных аспектах.

Большинство существующих рейтингов и индексов качества жизни имеет доминирующую ориентацию на объективные данные, что ограничивает их применимость при изучении мнения резидентов. Вместе с тем именно субъективные оценки – уровень удовлетворенности жизнью, восприятие безопасности, репутация региона – играют ключевую роль в формировании идентичности территории и долгосрочной привязанности к ней населения. Это подчеркивает необходимость более широкого использования субъективных метрик в практике регионального управления и брендинга.

Результаты исследования могут быть полезны на практике для:

1) формирования стратегий регионального развития. Полученные данные позволят органам государственной и местной власти разрабатывать более точные и эффективные стратегии устойчивого развития регионов. В частности, включение субъективных оценок качества жизни поможет учитывать реальные ощущения жителей, что важно при реализации программ урбанизации, благоустройства и социальной поддержки;

2) разработки локальных индексов качества жизни. На основе выделенных факторов можно создать и региональные, и муниципальные индексы привле­кательности, адаптированные под конкретные территории. Такие инстру­менты дадут возможность не только отслеживать динамику изменений, но и сопоставлять эффективность управленческих решений в разрезе различных муниципалитетов;

3) продвижения территориального бренда, а именно при подготовке стратегий территориального брендинга, ориентированных на реальных и потенциальных резидентов;

4) аналитики, мониторинга и прогнозирования миграционных процессов, поскольку привлекательность территории прямо связана с демографической динамикой. Это актуально для регионов с низкой миграционной привлекательностью, где необходимо формировать комплексные программы удержания и привлечения населения.

Статья представляет интерес для сотрудников властных структур, ответственных за развитие территорий и формирование стратегий устойчивого развития; специалистов в области территориального маркетинга и брендинга, занимающихся продвижением городов и регионов; ученых и исследователей, работающих в области региональной экономики, урбанистики и социальной политики; экспертов в сфере качества жизни и устойчивого развития, использующих индексы и рейтинги в аналитической деятельности; представителей бизнеса, интересующихся факторами территориальной привлекательности при выборе локаций для инвестиций.

Перспективные направления исследования предполагают использование Big Data для динамического анализа удовлетворенности, развитие нематериальных активов (культурного разнообразия, уровня доверия в обществе, гражданского участия и чувства принадлежности к территории) и персонализацию рейтингов.

Применение методов анализа больших данных и социальных медиа  позволит отслеживать изменения в восприятии территорий и формировать динамические индексы удовлетворенности. Дифференциация факторов привлекательности в соответствии с социальными группами (молодежь, пожилые, предприниматели, работники сферы услуг и т. д.) способствует созданию персонализированных рейтингов, учитывающих специфику запросов разных категорий населения.

Кроме того, перспективной выглядит возможность межстранового сравнения факторов привлекательности для понимания универсальных и уникальных черт в восприятии территорий в разных странах и культурах.

 

¹ План реализации Стратегии пространственного развития РФ на период до 2025 года [Электронный ресурс]. Министерство экономического развития Российской Федерации  [Официальный сайт]. URL: https://economy.gov.ru/material/file/4261d462456ba98fbfc01f4cc4e21d11/27122019_3227-p.pdf (дата обращения: 17.11.2024).

² Balakrishnan S.M. Dubai – a Star in the East. Journal of Place Management and Development. 2008;1(1):62–91.

³ Gilboa S., Herstein R. Place Status, Place Loyalty and Well Being: an Exploratory Investigation of Israeli Residents. Journal of Place Management and Development. 2012;5(2):141–157 ; de Azeved A.J.A., Custódio M.J.F., Perna F.P.A. “Are you Happy Here?”: the Relationship between Quality of Life and Place Attachment. Journal of Place Management and Development. 2013;6(2):102–119.

⁴ Тэор Т.Р., Кулибанова В.В. Брендинг территорий как инструмент повышения конкурентоспособности региона в современной экономике России. В кн.: Современные тенденции и технологии развития потенциала регионов: Сборник статей Национальной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 25–26 апреля 2019 года. Ч. 1. СПб.: Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики; 2019. С. 35–40.

⁵ Braun E., Kavaratzis M., Zenker S. My City – my Brand: the Different Roles of Residents in Place Branding. Journal of Place Management and Development. 2013;6(1):18–28 ; Eshuis J., Klijn E.-H., Braun E. Place Marketing and Citizen Participation: Branding as Strategy to Address the Emotional Dimension of Policy Making? International Review of Administrative Sciences. 2014;80(1):151–171 ; Klijn E. H., Eshuis J., Braun E. The Influence of Stakeholder Involvement on the Effectiveness of Place Branding. Public Management Review. 2012;14(4):499–519.

⁶ Dinnie K. (ed.) City Branding. Theory and Cases. London: Palgrave Macmillan UK; 2011. https://doi.org/10.1057/9780230294790

⁷ Kotler P., Haider D., Rein I. Marketing Places: Attracting Investment, Industry, and Tourism to Cities, States, and Nations. New York: Free Press; 1993. 388 p. ; Котлер Ф., Асплунд К., Рейн И., Хайдер Д. Маркетинг мест. СПб.: Стокгольмская школа экономики; 2005. 382 с.

⁸ Kavaratzis M., Ashworth G.J. City Branding: An Effective Assertion of Identity or a Transitory Marketing Trick? Place Branding. 2006;2(3):183–194.

⁹ Kavaratzis M. From City Marketing to City Branding: An Interdisciplinary Analysis with Reference to Amsterdam, Budapest and Athens: PhD Thesis. University of Groningen. 2008. Available at: https://pure.rug.nl/ws/portalfiles/portal/33151144/volledigedissertatie.pdf (accessed 21.06.2025).

¹⁰ Moilanen T., Rainisto S. How to Brand Nations, Cities and Destinations. London: Palgrave Macmillan UK; 2009. https://doi.org/10.1057/9780230584594

¹¹ Zenker S., Braun E. The Place Brand Centre – Conceptual Approach for the Brand Management of Places. In: 39^th European Marketing Academy Conference. Copenhagen; 2010. Vol. 1. Pp. 3. Available at: https://www.academia.edu/23309481/The_Place_Brand_Centre_A_Conceptual_Approach_for_the_Brand_Management_of_Places (accessed 21.06.2025).

¹²  Freeman R.E. Strategic Management: A Stakeholder Approach. Boston: Pitman; 1984. 276 p.

¹³ Beckmann S.C., Zenker S. Place Branding: A Multiple Stakeholder Perspective. In: 41^st European Marketing Academy Conference. Lisbon; 2012. Available at: https://research-api.cbs.dk/ws/portalfiles/portal/58892921/Beckmann_Zenker_EMAC_2012.pdf  (accessed 21.06.2025) ; Гринчель Б.М. Оценка конкурентного потенциала регионов Северо-Запада России. Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2007;3(33):55–67.

¹⁴ Galbraith J.K. The Affluent Society. Boston: Houghton Mifflin; 1998. 288 p.

¹⁵ Bauer R. Social Indicators. Cambridge, Massachusetts; London: The M. I. T. Press; 1966. 380 p. ;  Bell D. The Social Framework of the Information Society. In: The Microelectronics Revolution. Oxford: Basil Blackwell; 1980. Р. 500–549 ; Dalkey N. Studies in the Quality of Life: Delphi and Decision-Making. Lexington, MA: Lexington Books; 1972. 161 p.

¹⁶ Toffler A. The Adaptive Corporation. New York: Bantam Books; 1985. 240 p.

¹⁷ Maslow A.H. Motivation and Personality. Available at: https://archive.org/details/in.ernet.dli.2015.198216/page/n1/mode/2up (accessed 21.06.2025).

¹⁸ Forrester J.W. World Dynamics. Wright-Allen Press; 1971. Available at: https://monoskop.org/images/d/dc/Forrester_Jay_W_World_Dynamics_2nd_ed_1973.pdf (accessed 21.06.2025) ; Meadows D.H. The Limits to Growth: A Report for the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind. New York: Universe Books; 1974. Available at: https://www.donellameadows.org/wp-content/userfiles/Limits-to-Growth-digital-scan-version.pdf (accessed 21.06.2025).

¹⁹ Dinnie K. (ed.) City Branding…

²⁰ Servillo L., Atkinson R., Russo A.P. Territorial Attractiveness in EU Urban and Spatial Policy: a Critical Review and Future Research Agenda. European Urban and Regional Studies. 2012;19(4):349–365.

²¹ Исследования стран и регионов [Электронный ресурс]. Гуманитарный портал. URL: https://gtmarket.ru/research/country-rankings#countries-social-development-quality-of-life (дата обращения: 17.11.2024).

Об авторах

Валерия Вадимовна Кулибанова

Институт проблем региональной экономики Российской академии наук;
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Email: valerykul@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6881-2812
SPIN-код: 8713-1356
Scopus Author ID: 57205616223
ResearcherId: S-8919-2016

доктор экономических наук, доцент, главный научный сотрудник Лаборатории комплексного исследования пространственного развития регионов Института проблем региональной экономики Российской академии наук;

профессор кафедры прикладной экономики Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) 

Россия, 190013, г. Санкт-Петербург, ул. Серпуховская, 38; 197022, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5, литера Ф

Татьяна Робертовна Тэор

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Email: ttattitt@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9932-2792
SPIN-код: 3651-6550
Scopus Author ID: 57205614129
ResearcherId: AAT-6216-2020

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры связей с обще­ственностью гуманитарного факультета Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Россия, 197022, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5, литера Ф

Ирина Анатольевна Ильина

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Автор, ответственный за переписку.
Email: inka4@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0965-4612
SPIN-код: 9767-3348
Scopus Author ID: 57208472685

кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры связей с общественностью гуманитарного факультета Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Россия, 197022, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5, литера Ф

Список литературы

Дополнительные файлы