Кластерная типология малых и средних городов Северо-Запада России: от формальных статусов к структурным профилям
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Рубрика: Региональная экономика
Статья в выпуске: 4 т.19, 2026 года.
Бесплатный доступ
Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от универсальных мер поддержки малых и средних городов России к дифференцированной региональной политике, учитывающей реальное многообразие социально-экономических профилей населенных пунктов. Цель работы – построение эмпирически обоснованной типологии малых и средних городов Северо-Западного федерального округа на основе многомерного кластерного анализа показателей, отражающих пространственное положение, состояние экономики и социальной сферы. Эмпирическую базу составили данные по 137 городам (после очистки – 130) по девяти показателям, характеризующим экономическую активность, социально-бытовую инфраструктуру, качество городской среды и транспортную доступность. Ввиду сильной асимметрии распределений большинства показателей была применена логарифмическая трансформация с последующей стандартизацией. Посредством метода иерархической кластеризации, выполненной в IBM SPSS Statistics, выделено четыре устойчивых типа: 1) «удаленные промышленные центры» (41% городов), 2) «туристическо-сервисные центры» (16%), 3) «комфортная периферия» (38%), 4) «ближние спальные территории» (5%). Впервые для макрорегиона эмпирически верифицированы два ранее не выделявшихся типа: «комфортная периферия», объединяющая как ближние пригороды, так и удаленные туристические центры с высоким качеством среды и слабым развитием ядра экономики, а также «ближние спальные территории» – города-спутники крупных центров с низкой локальной занятостью и отсутствием социальной инфраструктуры при формально высоких показателях зарплаты и качества городской среды. Научная новизна работы определяется применением многомерного кластерного анализа, который позволил идентифицировать типы городов, не совпадающие с традиционными классификациями, и выявить скрытые дисбалансы их социально-экономического развития. На основе полученной типологии сформулированы дифференцированные направления региональной политики для каждого из выделенных типов городов
Короткий адрес: https://sciup.org/147254792
IDS: 147254792 | УДК: 332.1 (470.1/.2-21) | DOI: 10.15838/esc.2026.4.106
Cluster typology of small and medium-sized towns in the Russian North-West: From formal statuses to structural profiles
The relevance of the study stems from the need to move from universal support measures for small and medium-sized towns in Russia to a differentiated regional policy that takes into account the real diversity of socioeconomic profiles of settlements. The aim of the work is to construct an empirically grounded typology of small and medium-sized towns of the Northwestern Federal District based on a multidimensional cluster analysis of indicators reflecting spatial position, the state of the economy, and the social sphere. The empirical base includes data on 137 towns (130 after cleaning) across nine indicators characterizing economic activity, social and household infrastructure, the quality of the urban environment, and transport accessibility. Due to the strong asymmetry of the distributions of most indicators, logarithmic transformation followed by standardization was applied. Using hierarchical clustering performed in IBM SPSS Statistics, four stable types were identified: 1) “remote industrial centers” (41% of towns), 2) “tourism and service centers” (16%), 3) “comfortable periphery” (38%), and 4) “nearby commuter towns” (5%). For the first time for the macro region, two previously unidentified types were empirically verified: the “comfortable periphery”, uniting both nearby suburbs and remote tourism centers with a high quality of environment and weak development of the economic core, and “nearby commuter towns” – satellite towns of large centers with low local employment and a lack of social infrastructure despite formally high wage and urban environment quality indicators. The scientific novelty of the work lies in the use of multidimensional cluster analysis, which made it possible to identify types of towns that do not coincide with traditional classifications and to reveal hidden imbalances in their socioeconomic development. Based on the resulting typology, differentiated directions of regional policy are formulated for each of the identified town types.
