Топология сети населенных пунктов как фактор динамики сельского расселения (на примере Тюменской области)

С окончанием кризисной контрурбанизации начала 1990-х годов сельская местность в  России стала с новой силой терять жителей. Население концентрируется в  крупных населенных пунктах. Миграционный отток возрастает по мере удаления от региональных центров. Центростремительные тенденции могут быть усилены или смягчены на локальном уровне, где на первый план выходят собственные, иногда специфичные, обусловленные историей освоения и  развития свойства местности. Авторы статьи рассматривают рисунок расселения как один из таких контекстуальных факторов. В работе поставлено два вопроса: влияют ли топологические свойства (связность и централизованность) поселенческой сети на скорость сжатия сельского расселения, и как динамика численности населения в  отдельных селах и  деревнях зависит от их позиции в  сети населенных пунктов. С помощью методов сетевого, кластерного и регрессионного анализа авторы исследовали динамику расселения в  Тюменской области в  2002–2010 гг. Результаты показали, что скорость сжатия расселения и  депопуляции возрастают по мере удаления от региональной столицы и  крупных транспортных осей. Различия между участками поселенческой сети в  связности и централизованности не приводят к заметным отклонениям от общего центростремительного тренда. Однако для отдельных населенных пунктов положение в  сети –  значимый фактор динамики численности населения. В  совокупности с  людностью позиционные характеристики объясняют 23–24% различий в  динамике. За пределами пригородной зоны Тюмени растут пункты с высокой межрайонной центральностью. Примечательно, что конфигурация поселенческой сети региона на межрайонном уровне сложилась в период колонизации и сельскохозяйственного освоения Западной Сибири в  XVII–XIX вв. и  тесно связана с  рисунком речной сети. Таким образом, даже если факторы, влиявшие на формирование сети населенных пунктов, потеряли значение, сам рисунок расселения продолжает влиять на социально-географическое пространство.

1. Аверкиева К.В. Инновации в сельском хозяйстве Нечерноземной зоны России как ответ на “сжатие пространства” // Изв. РАН. Сер. геогр. 2012. № 4. C. 20–31.

2. Глезер О.Б. Система местного самоуправления как составная часть институциональной среды расселения в современной России // Вопросы географии. Сб. 135. География населения и социальная география. М.: Изд. дом “Кодекс”, 2013. C. 224–244.

3. Глезер О.Б. Основные черты структуры и динамики расселения крупного экономического района (на примере Северного Кавказа): Дисс. ... канд. геогр. наук. М.: Институт географии АН СССР, 1987. 222 с.

4. Гольц Г.А. Транспорт и расселение. М.: Наука, 1981. 248 с.

5. Горкин А.П., Смирнягин Л.В. О факторах и условиях размещения капиталистической промышленности // Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1973. № 1. C. 68–75.

6. Гунько М.С., Глезер О.Б. Малые районные центры и окружающие территории в центральной России в 1970–2010 гг.: динамика и распределение населения // Изв. РАН. Сер. геогр. 2015. № 1. C. 64–76.

7. Зубаревич Н.В. Трансформация сельского расселения и сети услуг в сельской местности // Изв. РАН. Сер. геогр. 2013. № 3. C. 26–38.

8. Карачурина Л.Б., Мкртчян Н.В. Роль миграций в усилении контрастов расселения на муниципальном уровне в России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2016. № 5. C. 46–59.

9. Ковалев С.А. Типы поселений-районных центров СССР // Вопросы географии. Сб. 56. География населения СССР. М.: Географгиз, 1962. C. 54–72.

10. Мкртчян Н.В. Миграция молодежи в региональные центры России в конце хх – начале XXI века // Изв. РАН. Сер. геогр. 2013. № 6. C. 19–32.

11. Нефедова Т.Г., Мкртчян Н.В. Миграция сельского населения и динамика сельскохозяйственной занятости в регионах России // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2017. № 5. C. 58–67.

12. Нефедова Т.Г. Сжатие и поляризация сельского пространства России // Демоскоп Weekly. 2012. № 507–508.

13. Полян П.М. Территориальные структуры – урбанизация – расселение: теоретические подходы и методы изучения. М.: Новый хронограф, 2014. 788 c.

14. Тархов С.А. Транспортная доступность // Социально-экономическая география: понятия и термины. Словарь-справочник / отв. ред. А.П. Горкин. Смоленск: Ойкумена, 2013. С. 267–268.

15. Ткаченко А.А., Фомкина А.А., Шаврин В.Н. Районные системы расселения центральной Рос-сии // Вопросы географии. Сб. 135. География населения и социальная география. М.: Изд. дом “Кодекс”, 2013. C. 270–288.

16. Трейвиш А.И. “Сжатие” пространства: трактовки и модели / Сжатие социально-экономического пространства: новое в теории регионального развития и практике его государственного регулирования. М.: Эслан, 2010. С. 16–31.

17. Фомкина А.А. Межрайонные центры социальной инфраструктуры: новый подход к их выделению (на примере Тверской области) // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2016. № 6. C. 57–64.

18. Шелудков А.В., Рассказов С.В., Фарахутдинов Ш.Ф. Сельские муниципалитеты юга Тюменской области: пространство, статистика, власть. М.: Страна Оз, 2016. 184 c.

19. Alekseev A.I., Safronov S.G. Transformation trends of Russia’s rural settlement patterns in the late soviet and post-soviet periods (1970–2010) // Reg. Res. Russ. 2015. № 2 (5). P. 193–201.

20. Bates D., et al. Fitting linear mixed-effects models using lme4 // J. Stat. Soft. 2015. № 1 (67). P. 1–48.

21. Charrad M., et al. Package ‘nbclust’ // J. Stat. Softw. 2014. № 61. P. 1–36.

22. Csárdi G., Nepusz T. The igraph software package for complex network research // InterJournal, Complex Systems. 2006. № 1695 (5). P. 1–9.

23. Fielding A.J. Migration and urbanization in Western Europe since 1950 // Geogr. J. 1989. № 1 (155). P. 60–69.

24. Freeman L.C. Centrality in social networks conceptual clarification // Social Networks. 1978. № 3 (1). P. 215–239.

25. Hanneman R.A., Riddle M. Introduction to Social Network Methods. Riverside, CA: Univ. of California, 2005. URL. http://faculty.ucr.edu/~hanneman/ nettext/ (accessed: 24.02.2019).

26. Jaždžewska I. The historical diversity of Poland’s urban network. Cluster Analysis vs. Historical Regions // Geogr. Polonica. 2013. № 86 (3). P. 219–236.

27. Kansky K.J. Structure of Transportation Networks: Relationships Between Network Geometry and Regional Characteristics. Chicago, 1963. 155 p.

28. Karachurina L., Mkrtchyan N. Age-specific net migration patterns in the municipal formations of Russia // GeoJournal. 2018. № 1 (83). P. 119–136.

29. Lu B. shp2graph: Convert a SpatialLinesDataFrame Object to an ’igraph’-Class Object. 2018. R package version 0-4. URL. https://CRAN.R-project.org/ package=shp2graph (accessed: 24.02.2019).

30. Meyfroidt P. Approaches and terminology for causal analysis in land systems science // J. Land Use Sci. 2016. № 5 (11). P. 501–522.

31. NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems, U.S./ Japan ASTER Science Team. ASTER Global Digital Elevation Model. Ver. 2. NASA EOSDIS Land Processes DAAC, 2011.

32. Naumann M., Reichert-Schick A. Infrastructure and peripheralization: empirical evidence from North-Eastern Germany // Peripheralization / Fischer-Tahir A., Naumann M. (Eds.). Springer, 2013. P. 145–167.

33. Nefedova T., Treivish A. Differential urbanisation in Russia // Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. 2003. № 1 (94). P. 75–88.

34. Peregrine P. A graph-theoretic approach to the evolution of Cahokia // Am. Antiquity. 1991. № 1 (56). P. 66–75.

35. Pitts F.R. A graph theoretic approach to historical geography // Prof. Geogr. 1965. № 17 (5). P. 15–20.

36. Rivers R., Knappett C., Evans T. What makes a site important? Centrality, gateways, and gravity // Network Analysis in Archaeology / Knappett C. (Ed.). Oxford Univ. Press, 2013. P. 125–150.

37. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. NY: Springer-Verlag, 2009. 213 p.