География и геология/1. Регионоведение и региональная организация общества

Д.г.н. Соколов С.Н.

Нижневартовский государственный гуманитарный университет, Россия

Территориальные кластеры Нижневартовского региона

По нашему мнению, исследование особенностей формирования территориальных кластеров может базироваться на методе анализа ближайшего соседства для пространственной структуры распределения населенных пунктов. Такой метод применялся в американской географии городов [1], причем отмечалась необходимость рассмотрения нескольких уровней ближайшего соседства (первого после ближайшего, второго и третьего). Для оценки различных аспектов ближайшего соседства для выявления закономерностей размещения населенных пунктов по территории Нижневартовского региона нами была использована методика, предложенная М.Ф. Дейси [2].

На территории, занимающей площадь 118,4 тыс. км² расположено 47 населенных пункта, в том числе 5 городов (Нижневартовск, Мегион, Лангепас, Радужный, Покачи), 3 поселка городского типа (Излучинск, Новоаганск, Высокий), 3 поселка сельского типа, 7 сел, 10 деревень, 19 вахтовых поселков.

Каждый из территориальных кластеров выступает в качестве ядра локального расселения. Они взаимодействуют между собой в разнообразных сферах, что делает их совокупность не просто суммой, но системой центров – фокусных точек, экономически скрепляя территорию, обеспечивающих территориально-хозяйственную интеграцию. Поэтому пространственное распределение населенных пунктов в значительной степени определяет их экономико-географическое положение.

Для региона характерна значительная разбросанность населенных пунктов и контрастность в их распределении, отражающие резкую неравномерность социального и хозяйственного освоения его территории. Наряду с весьма удаленными друг от друга пунктами довольно большой удельный вес занимают «сгущения» населенных пунктов, отстоящих друг от друга на расстояния, не превышающие 15 км.

Особое значение для оценки характера распределения точек имеет число так называемых рефлексивных пар ближайших соседей (т.е. точек, являющихся ближайшими соседями своих же ближайших соседей). Это число дает возможность количественно определить тип распределения точек. Существует правило [3], устанавливающее, что для случайного распределения удельный вес рефлексивных пар n-ного порядка равен (2/3)ⁿ. Если удельный вес их меньше этого выражения, распределение признается групповым, а если больше - равномерным.

Для первых трех уровней ближайшего соседства было подсчитано число рефлексивных пар по каждому порядку близости, результаты были сведены в табл. 1. Их можно интерпретировать как свидетельство неравномерности освоения территории.

Таблица 1

Характер распределения населенных пунктов

Порядок ближайшего соседства	Число рефлексив-ных точек	Эмпирическое отношение	Ожидаемое отношение	Характерис-тика распре-деления
Первый	13	0,542	0,667	Групповое
Второй	6	0,250	0,444	Групповое
Третий	4	0,167	0,296	Групповое

В регионе отчетливо выражены несколько ядер тяготения, которые можно сгруппировать в 5 зон ближайшего тяготения. Такие зоны тяготения можно считать территориальными кластерами.

Территорию (ее ресурсный потенциал, уровень хозяйственной освоенности, экологического состояния и др.) необходимо рассматривать как объект географического исследования и как основу для формирования экономических процессов, рыночных связей и выбора направления развития этих процессов. Здесь неоценимую помощь может сыграть кластерный анализ. Кластеры – продукты действия рыночной экономики с особой ролью человеческого фактора, ориентацией на конечного потребителя. Именно в рыночной экономике отчетливо проявляются экономические циклы, поэтому необходимо рассмотреть предпосылки развития регионов и формирование в них пространственно-временных воспроизводственных кластеров [4].

Теоретические аспекты кластерного подхода достаточно подробно разработаны М. Портером [5, 6] и его последователями. Существует много видов и определений кластеров, они различаются по масштабам, направленности, но в целом суть кластеров едина. Достоинством теории кластерного развития является выделение принципиально нового структурного элемента в совокупности субъектов конкуренции, где «кластеры представляют собой новый и дополнительный способ организации экономики, ее динамичного развития и принцип проведения государственной политики в регионах. Понимание состояния кластеров в регионе обеспечивает важное видение внутренних свойств производственного потенциала экономики кластеров и ограничений, существующих для их будущего развития» [7].

При решении оптимизационных задач функционирования территориальных кластеров необходимо учитывать всю систему критериев, проявляющихся на стадии природопользования, производства, распределения, обмена, потребления, а также воздействия на окружающую природную среду. С этой целью необходимо использование разнообразных моделей. Таковыми могут быть модели природопользования и оценки сочетаний природных и экономических ресурсов, производственно-структурные и территориально-структурные, экономико-экологические и др.

Наиболее значителен по количеству населения Нижневартовский кластер, в котором проживает 59% населения региона. Границы кластера достаточно отчетливо отражаются на приведенной карте (рис. 1).

Проведем оценку ближайшего соседства с помощью баллов, когда для города (населенного пункта), являющегося ближайшим соседом 1 порядка присваивается 3 балла, для 2 порядка – 2 балла, для 3 порядка - 1 балл; затем полученные баллы для каждого населенного пункта суммируются.

Рис. 1. Территориальные кластеры Нижневартовского региона

В результате получаем, что наибольшее количество баллов для (12) характерно для Радужного; восемью баллами характеризуются Нижневартовск, Ваховск, Ларьяк и др. (табл. 2).

Взаимоотношения городов не ограничиваются отношением ядер с периферией. Между ними возникает множество связей, которые объединяют всю территорию микрорайонов в единое социально-экономическое целое. Взаимодействие городов с лежащими вне их территориями выдвигает территориальный подход в качестве важнейшего в экономико-географическом изучении населенных пунктов. Территориальный подход крайне важен не только для познания состояния и формирования современных населенных пунктов, но и для обоснования прогноза их развития [8].

Таблица 2

Структура территориальных кластеров и оценка

ближайшего соседства населенных пунктов региона

Кластер	Наиболее крупные населенные пункты	Количест-во посто-янного населения (чел.)	Количество соседей	Количество пунктов	Оценка местоположения	Удельный вес населения в кластере (регионе) (%)
Нижневартовский кластер		263 652		12		59,1
	г. Нижневартовск	245 872	4		8	93,26
	п. Излучинск	16 276	3		7	6,17
Лангепасско-Покачевский кластер		59 891		9		13,4
	г. Лангепас	42 218	1		1	70,49
	г. Покачи	17 084	3		7	28,53
Мегионский кластер		59 289		6		13,3
	г. Мегион	49 107	2		4	82,83
	п. Высокий	8 832	3		8	14,90
Радужнинский кластер		58 657		9		13,2
	г. Радужный	47 811	5		12	81,51
	п. Новоаганск	10 128	2		4	17,27
Ваховско-Ларьякский кластер		4 531		11		1,0
	с. Ваховск	1 763	3		8	38,91
	с. Ларьяк	1 059	4		8	23,37
ВСЕГО		446 020		47		100,0

Таким образом, выявляется ряд закономерностей размещения населенных пунктов, которые достаточно хорошо отражают основные черты территориального распределения главных центров концентрации населения в социально-экономической жизни Нижневартовского региона и его отдельных кластеров.

Литература

1. Johnston, R.J. Central places and the settlement pattern / R.J. Johnston // Annals of the Association of American Geographers. – 1966. – 56. – №3. – P. 541-549.

2. Dacey, M.F. A probability model for central place locations / M.F. Dacey // Annals of the Association of American Geographers. – 1966. – 56. – №3. – P. 550-568.

3. Хаггет, П. География: синтез современных знаний / П. Хаггет. – М.: Прогресс, 1979. – 684 с.

4. Соколов, С.Н. Конкурентоспособность регионов и географические кластеры / С.Н. Соколов // Окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований: Труды Всероссийской научной конференции с международным участием. / Отв. ред. Ю.П. Переведенцев, В.А. Рубцов. – Т. II. – Казань: Отечество, 2009. – С. 372-376.

5. Porter, M.E. The competitive advantage of nations / M.E. Porter. – New York: The Free Press, 1990. – 274 р.

6. Портер, М.Е. Международная конкуренция. Конкурентные преимущества стран / М.Е. Портер. – М.: Международные отношения, 1993. – С. 105.

7. Воронов, А. Кластерный анализ – база управления конкурентоспособностью на макроуровне / А. Воронов, А. Буряк // Маркетинг. – 2003. – №1. – С. 12.

8. Соколов, С.Н. Пространственно-временная организация производительных сил Азиатской России: Монография / С.Н. Соколов. – Нижневартовск: Изд-во Нижневартовского гос. гуманитарного ун-та, 2006. – 317 с.