Пространственная неоднородность развития городов в контексте формирования экономического благополучия территорий

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25‐28‐01430, ‐28‐01430.

В настоящее время проблемы неравенства территорий остаются актуальными и значимыми для региональной науки и практики. Процессы агломерирования ведут к усилению диспропорций между региональными центрами и периферией, а также внутри них, что создает риски для устойчивого развития страны в целом. Сохраняющееся противоречие между стремлением к сбалансированному развитию территорий и реальной практикой усиления пространственной неоднородности городов требует новых механизмов регулирования. Для преодоления существующих дисбалансов необходимы меры, основанные на анализе причин и закономерностей пространственной неоднородности с учетом взаимосвязи и взаимообусловленности внутрирегионального (городского) и межрегионального неравенства.

Вопросы исследования пространственной неоднородности территорий разных уровней давно занимают особое место в работах отечественных и зарубежных ученых (Трейвиш, 2009; Любовный, 2018; Бухвальд, 2021; Liu et al., 2023), а также специалистов-практиков в сфере регионального управления. При этом большее внимание направлено на изучение межрегионального неравенства (Зубаревич, Сафронов, 2024), диспропорций в развитии регионов, а исследование межмуниципальной неоднородности, дисбалансов в развитии городов носит ограниченный характер. Однако именно города имеют особое значение для устойчивого развития экономического пространства, концентрируя население, социальную инфраструктуру, ресурсы, «выступают как точки роста, обладающие потенциалом развития» (Лаппо, 2019), и пространственной организации экономики. Стратегией пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года1 определена необходимость решения проблемы межрегиональных диспропорций, внутрирегиональных различий социально-экономического развития вследствие концентрации населения в относительно крупных городах, неравномерного развития социальной инфраструктуры.

Отметим, что современные исследования охватывают широкий круг указанных проблем, факторов, последствий неравенства территорий и управления ими. Результаты оценки уровня и динамики социально-экономического развития городов разных типов представлены в работе О.В. Кузнецовой, где показано, что, несмотря на некоторое снижение их неоднородности, требуются дифференцированные подходы к регулированию их пространственного развития (Кузнецова, 2022).

Расчеты, проведенные И.В. Манаевой, подтверждают высокую неравномерность распределения городов в экономическом пространстве регионов, сосредоточение населения в крупных городах. Показано, что неравномерная система подвержена влиянию кризисных факторов и способствует развитию нестабильности в обществе (Манаева, 2019). Исследование однородности городов путем их кластеризации на основе набора факторов локализации знаний представлено в работе Т.Б. Мельниковой, результаты которой подтверждают необходимость дифференцированного подхода к управлению развитием городов в зависимости не только от численности населения, но и географического положения (Мельникова, 2023). Лю Чжаоюй и коллеги предлагают систему оценки городской пространственной структуры Пекина с трех точек зрения – конфигурации городских функций, интенсивности экономической деятельности и пространственного распределения населения; показано, что пространственное распределение населения является ключевым фактором, влияющим на пространственную неоднородность уровня развития (Liu et al., 2023).

Результаты указанных выше исследований согласуются с идеей сложности городов и выбором направлений их развития. Так, в работе (Rolfes, Wilhelm, 2024) рассматривается сложность города как объекта исследования и управления. Обращает на себя внимание работа (Alberti et al., 2018), в которой показано, что понимание сложной динамики, связывающей изменения в городах с социально-эколого-техническими изменениями, имеет решающее значение для получения новых представлений об их будущем, сложность же рассматривается как самоорганизующееся развитие. Соответственно, возникает вопрос о влиянии сложности и разнообразия городов на процессы их развития. В этом аспекте у ученых не сложилось единого мнения.

В статье С.Ю. Пахниной показано, что повышение роли городов в региональной экономике является закономерным процессом, однако рост такой концентрации приводит к негативным последствиям: возрастанию асимметрии пространства страны, увеличению нагрузки на окружающую среду и др., особая роль уделяется связности экономического пространства региона, развитию межмуниципального сотрудничества территорий разных уровней (Пахнина, 2023).

О незначительном влиянии развития административных центров большинства регионов на рост экономики регионов в целом свидетельствует исследование П.В. Дружинина. Сделан вывод о том, что «ускорение формирования агломераций в существующих условиях, скорее всего, не приведет к более эффективному развитию регионов» (Дружинин, 2022). С.А. Фрик, А. Родригес-Поза отмечают, что между концентрацией в городах и экономическим ростом нет единой взаимосвязи: концентрация городского населения благоприятствует экономическому росту в странах с высоким уровнем дохода, в то время как для развивающихся стран этот эффект не характерен (Frick, Rodrigues-Pose, 2018). Дж. А. Уррутия-Москера и коллеги в исследовании устойчивого развития городов и мобильности приходят к выводу, что различия в уровне раз- вития городской инфраструктуры являются основным источником пространственной неоднородности города, его связанности, мобильности населения (Urrutia-Mosquera et al., 2024)

Следствием наличия разных позиций относительно роли неоднородности городского развития стало появление разных подходов к ее регулированию. Часто эти вопросы исследуются с позиции обеспечения устойчивого развития городов. Ряд ученых выделяют в качестве принципов устойчивости городов сопротивление, восстановление, адаптацию и преобразование, ее характеристиками названы избыточность, надежность, адаптация, ресурсы и инновации (Ribeiro, Gonsalves, 2019). В работе С.П. Земцова и А.А. Михайлова показана необходимость политики устойчивого развития городов. Авторы приходят к выводу, что выравнивающая политика может снижать экономический рост, а предпринимательство, концентрирующееся в крупных городах, также выступает фактором регионального развития, в первую очередь с точки зрения несырьевых (сервисных) отраслей (Земцов, Михайлов, 2024). Х. Ван, Г. Пэн и Х. Ду рассматривают развитие цифровой экономики как фактор повышения устойчивости городского развития (Wang et al., 2024). Концепция городской неоднородности в современных городах отражена в статье (Hussein, Al-Jameel, 2025), где утверждается необходимость сохранения уникальной самобытности городов на основе выработки дифференцированных подходов к управлению ими. Результаты исследования неоднородности устойчивости городских технологических сетей показывают, что для повышения их устойчивости требуются развитие отрасли, основанное на высокой эффективности передачи данных, экономическое лидерство и инвестиции в исследования, а также институциональная среда (Yang et al., 2025).

А. Асуа и А. Зумельцу обосновывают важность поддержания существующего разно- образия городов за счет внесения изменений в муниципальный план регулирования (Asuah, Zumelzu, 2020). Интересным представляется исследование (Shamsuddin, 2020), где отражена идея сопротивления устойчивости как новой проблемы, при котором системы управления в процессе внедрения создают барьеры для изменений, гибкости и адаптивности.

Отметим, что особого внимания заслуживает вопрос о том, какое влияние оказывает неравенство развития городов на население? В рамках исследований субъективного благополучия фиксируется отсутствие прямой связи между ростом экономического благосостояния (ростом валового продукта) и счастьем (Easterlin, 1974; Дворядкина и др., 2024). В исследованиях экономического благополучия муниципальных образований (Дворядкина, Белоусова, 2023) подтверждается гипотеза о том, что наиболее экономически благополучные города в традиционном понимании имеют больше возможностей для обеспечения благополучия и счастья населения.

Таким образом, несмотря на общность проблематики рассмотренных работ, можно выделить следующие направления исследований, связанных с неравенством развития городов: во-первых, изучение причин и последствий неравенства (инфраструктурных, социальных и т. д.), во-вторых, методические основы оценки неравенства городов, в-третьих, исследование инструментов и методов регулирования дисбалансов в развитии городов. Однако работы, изучающие неравенство городов в сопоставлении с межрегиональным неравенством, практически отсутствуют, при этом такие исследования необходимы для понимания взаимообусловленности процессов городского и регионального развития в целях выработки наиболее эффективных решений в части регулирования дисбалансов для достижения более сбалансированного и справедливого развития. Поэтому требуется решение проблемы, связанной с отсутствием ком- плексного научного подхода к исследованию взаимосвязи и взаимообусловленности внутрирегионального (городского) и межрегионального неравенства для разработки эффективных инструментов регулирования пространственного развития.

Цель исследования – разработка методического подхода к анализу пространственной неоднородности развития городов с учетом взаимосвязи межрегионального и внутрирегионального (городского) неравенства в контексте формирования экономического благополучия. Данная работа продолжает исследования авторов в сфере межрегиональной неоднородности (Антипин и др., 2024; Антипин и др., 2025) и экономического благополучия, что определило проблематику статьи (неравенство территорий) и контекст исследования (экономическое благополучие муниципальных образований).

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи: оценить динамику и уровень пространственной дифференциации административных центров РФ по ключевым показателям экономического благополучия; выявить и охарактеризовать устойчивые группы городов-лидеров и городов-аутсайдеров, а также определить их пространственную локализацию в разрезе федеральных округов; предложить научно обоснованные рекомендации по регулированию выявленной пространственной неоднородности.

Материалы и методы исследования

Гипотеза исследования предполагает, во-первых, что города в значительной степени определяют межрегиональное неравенство, во-вторых, долгосрочное развитие городов должно выходить за пределы классической экономики роста и учитывать критерии экономического благополучия. Для ее проверки результаты анализа, полученные в рамках данной статьи, будут сопоставлены с выводами, представленными в более ранних работах авторов. В качестве объекта исследования выбраны города – административные центры субъектов РФ, что обусловлено их существенной ролью (экономической, социальной, управленческой) в развитии регионов2 и влиянии на межрегиональное неравенство. При этом из анализа исключены города федерального значения Москва и Санкт-Петербург.

Временные границы исследования представлены периодом 2013–2023 гг., который в рамках анализа данных разделен на пятилетние интервалы. Для анализа использованы показатели, характеризующие обеспеченность населения отдельными благами, отражающие материальное благополучие населения, а также динамику экономического развития городов.

На рис. 1 представлены ключевые элементы исследования.

Используемые технологии анализа данных позволяют измерить и сравнить абсолютную величину неравенства городов. Преимуществом выбранных методов и параметров являются простота расчета и интерпретации, устойчивость к масштабу, универсальность, оперативность контроля. Методы исследования – системный, сравнительный, экономико-статистический анализ. Информационную базу исследования составили официальные данные Росстата3. Выбранные показатели, по мнению авторов, напрямую отражают ключевые аспекты благополучия: материальное благосостояние (зарплата, жилье, торговля, инвестиции), доступность социальных услуг (здравоохранение), динамика экономического развития (инвестиции, строительство, торговля).

Исследование неравенства городов – административных центров

• 1.    Территориальные границы исследования: города – административные центры субъектов РФ

• 2.    Временные рамки: 2013–2023 гг. (в т.ч. интервально 2013–2018, 2018–2023)

• 3.    Подбор показателей:

_________________________________i_________________________________

• >    Социального благополучия города:

• -    среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;

• -    общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного городского жителя (на конец года), м²;

• -    численность врачей на 10 000 человек населения, человек

> Экономического благополучия города:

• -    оборот розничной торговли, млн руб. (всего и на душу населения);

• -    инвестиции в основной капитал, млн руб. (всего и на душу населения);

• -    ввод в действие жилых домов, тыс. м² общей площади жилых помещений (всего и на душу населения)

• 4.    Технологии анализа данных:

• -    динамический анализ (темп роста, прироста, абсолютное изменение);

• -    расчет коэффициента и размаха вариации (внутри федерального округа и РФ);

• -    расчет коэффициента сравнения показателей (внутри федерального округа и РФ)

• 5.    Интерпретация полученных результатов:

• -    оценка неравенства городов внутри федерального округа;

• -    оценка неравенства городов в стране

Рис. 1. Описание исследования неравенства городов – административных центров в аспекте исследования экономического благополучия

Источник: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг.

URL:

Результаты

По итогам 2023 года доля населения в городах – административных центрах составила 27,5% (40,1 млн чел.) от численности всего населения страны и 36,7% численности городского населения, в 2013–2023 гг. изменение показателя не превышает +/- 0,1%. В целом за 11 лет численность населения городов снизилась на 0,2%. Наибольший абсолютный прирост отмечен в г. Краснодаре (+350,5 тыс. чел.), сокращение – в г. Астрахани (-65,4 тыс. чел.). В относительном выражении больше всего население увеличилось в г. Магасе (в 3,9 раза), убыло – в Архангельске (-15,7%). В экономическом развитии страны роль исследуемых городов высока – на них приходится 20,2%

(2023 год) общего объема инвестиций в основной капитал и 10,3% (2023 год) суммарного оборота розничной торговли в стране. Однако анализ показателей в разрезе городов показывает их высокую неоднородность ( рис. 2).

Согласно рисунку 2, наибольшая неоднородность проявляется по показателям ввода в действие жилых домов и инвестициям в основной капитал, наименее дифференцированы города по среднемесячной заработной плате работников, обеспеченностью жилыми помещениями и врачами. Аналогичные результаты получены при сравнении крайних значений, это дает возможность оценить масштаб неравенства ( рис. 3 ).

^^^»Численность населения (оценка на конец года), тыс. чел.

^^^вСреднемесячная номинальная начисленная зар. плата работников организаций, руб.

^^^»Общая площадь жилых помещений, приходящаяся на 1 городского жителя, м2

■■■■■ MBЧисленность врачей на 10000 чел. населения, чел.

^^^^^* Инвестиции в основной капитал, млн руб.

« ■■■■■■ в Ввод в действие жилых домов, тыс. м²

^^^^^*Оборот розничной торговли, млн руб.

• ■■■■ MB Инвестиции в основной капитал, тыс. руб./ чел.

^^^^^* Ввод в действие жилых домов, м2/чел.

■■■■■■ BОборот розничной торговли, тыс. руб./чел.

^^^^^* критерий однородности (0,33)

Рис. 2. Результаты оценки неоднородности городов (по значению коэффициента вариации)*

* Представлены результаты расчета коэффициента вариации.

Источник: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг.

URL:

• ■    Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.

• ■    Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного городского жителя (на конец года), м²

• ■    Численность врачей на 10 000 человек населения, человек

• ■    Инвестиции в основной капитал, тыс. руб./чел.

• ■    Ввод в действие жилых домов, м² общей площади жилых помещений/чел.

• ■    Оборот розничной торговли, тыс. руб./ чел.

Рис. 3. Результаты оценки неравенства городов (на основе расчета коэффициента сравнения)*

* Рассчитывается как отношение максимального значения показателя к минимальному.

Источник: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг.

URL:

Анализ данных показывает тенденцию к сокращению неравенства городов в пространстве страны в 2023 году относительно предыдущих периодов в части ввода жилья и оборота розничной торговли, при этом дисбалансы по оплате труда, обеспеченностью жильем и врачами остаются устойчивыми.

Согласно данным табл. 1, перечень городов с крайними значениями показателей за 11-летний период меняется несущественно. Так, заработная плата оказывается наиболее поляризированной в городах Южного и Дальневосточного федеральных округов (г. Элиста и г. Анадырь). Наименьший объем инвестиций на душу населения устойчиво имеет г. Махачкала, что обусловлено как небольшим относительно других городов объемом инвестиций, так и высокой численностью населения. Наименьший ввод в действие жилых домов в г. Мурманске (СЗФО), при этом лидирующие позиции занимают города ЮФО и СКФО. Распределение инвестиций на душу населения среди городов неустойчиво, при этом по показателю общего объема инвестиций набор лидеров и аутсайдеров меняется: лидером в 2023 году стал Иркутск, а аутсайдером – ГорноАлтайск. Отметим, что по указанному набору данных распределение городов диф- ференцированно, т. е. не позволяет выделить однозначного лидера или аутсайдера. Соответственно, представляют интерес рассмотрение и оценка неравенства внутри федеральных округов (табл. 2–4).

В 2013 году отмечена существенная внутрирегиональная неоднородность (по федеральным округам) по среднедушевым показателям инвестиций в основной капитал, вводу в действие жилых домов и обороту розничной торговли. По остальным показателям распределение относительно равномерное. Наибольшее неравенство по зарплатам наблюдается в городах Урала (УФО) и Дальнего Востока (ДФО). Самое большое неравенство по обеспеченности жильем – в городах СКФО, что обусловлено процессами урбанизации, концентрации населения, доступностью жилья. Неравенство в доступе к медицинским услугам наибольшее в городах ЦФО и УФО, что может говорить о концентрации врачей в наиболее крупных городах федерального округа. Большое неравенство в инвестициях, в строительстве жилья в СКФО и СЗФО может объясняться низкой инвестиционной привлекательностью городов, ограниченностью реализации инфраструктурных проектов. Наиболее выражено неравенство в потребительской

Таблица 1. Распределение городов по крайним значениям показателей

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. 2013 min Элиста Махачкала Барнаул Махачкала Мурманск Магас max Анадырь Магас Чита Нарьян-Мар Магас Краснодар 2018 min Элиста Симферополь Севастополь Махачкала Мурманск Махачкала max Анадырь Магас Ханты-Мансийск Нарьян-Мар Магас Краснодар 2023 min Элиста Кызыл Севастополь Махачкала Мурманск Махачкала max Анадырь Магас Ханты-Мансийск Салехард Краснодар Краснодар Cоставлено по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL: активности (объеме розничной торговли) в СКФО и СФО, что связано с уровнем доходов и наличием крупных торговых центров в ограниченном количестве городов.

В целом можно сделать вывод о более равномерном развитии городов внутри федеральных округов и существенной их диф- ференциации в пространстве страны. В связи с этим для выравнивания условий развития городов дифференцированные меры, учитывающие региональную специфику, будут более эффективны. Обратим внимание на динамику неоднородности развития городов в последующие периоды (табл. 3).

Таблица 2. Оценка неоднородности развития городов внутри федеральных округов, 2013 год*

Федеральный округ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10 000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. ЦФО 1,39 1,19 2,29 4,94 3,74 3,43 ПФО 1,52 1,26 1,88 4,55 2,11 3,12 СКФО 1,21 3,76 1,46 25,74 44,73 40,84 ЮФО 1,59 1,27 1,52 10,65 8,58 3,29 СЗФО 2,44 1,23 1,53 34,72 30,97 2,67 УФО 3,20 1,30 2,63 15,35 3,22 3,29 СФО 1,52 1,70 2,56 3,65 3,48 31,05 ДФО 2,59 1,51 2,17 11,57 14,71 3,00 РФ 3,8 3,8 3,0 119,4 687,7 52,5 *Представлены результаты сравнения крайних значений показателей (К ср = max/min). Рассчитано по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL:

Таблица 3. Оценка неоднородности развития городов внутри федеральных округов, 2018 год*

Федеральный округ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. ЦФО 1,40 1,22 1,99 4,32 4,91 2,88 ПФО 1,38 1,37 1,69 4,03 3,32 2,00 СКФО 1,28 3,95 1,76 65,62 33,20 17,68 ЮФО 1,54 2,51 1,99 6,43 9,62 3,63 СЗФО 2,27 1,19 1,54 36,64 32,51 1,45 УФО 3,10 1,20 2,48 21,68 2,79 3,48 СФО 1,49 1,80 2,09 3,46 2,26 8,94 ДФО 2,77 1,40 1,98 13,44 24,18 3,01 РФ 3,8 5,0 2,5 100,7 278,0 39,5 * Представлены результаты сравнения крайних значений показателей (К ср = max/min). Рассчитано по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL:

В 2018 году неравенство городов несколько сглаживается относительно предыдущих периодов, но наиболее существенные дисбалансы по инвестициям и вводу жилья сохраняются. Как и в 2013 году, СКФО и СЗФО демонстрируют самые большие значения по инвестициям и вводу жилья, что может свидетельствовать о локальной концентрации ресурсов в отдельных городах. УФО и ДФО также сохранили высокую дифференциацию по зарплатам. На основе данных табл. 4 рассмотрим, как меняется неоднородность городов в 2023 году.

В 2023 году отмечается усиление неоднородности городов по среднедушевым показателям инвестиций относительно 2018 года, по остальным показателям тенденции сглаживания сохраняются. Наибольшее неравенство по зарплатам остается в городах УФО и ДФО, при этом относительно предыдущих периодов (2013, 2018 гг.) можно выделить тенденции к сглаживанию. Также более равномерным стало распределение городов по вводу жилья, что является следствием реализуемых в этот период государственных программ4. Оборот розничной торговли в городах внутри федеральных округов относительно равномерен (исключение – города СКФО). Высокая дифференциация в части инвестиций в городах УФО (что объясняется ростом инвестиций в ОПК и реализацией инфраструктурных проектов), а также ДФО. В целом за период 2013–2023 гг. наблюдаются тенденции сглаживания неоднородности развития городов, при этом указанные тенденции больше внутри федеральных округов, где дифференциация развития городов менее выражена. Представляет интерес распределение городов по указанным параметрам в пространстве федеральных округов и РФ (табл. 5, 6).

Рассмотрим распределение городов, занимающих крайние позиции по исследуемым показателям. Анализ распределения городов, имеющих минимальные значения, позволяет сделать следующие выводы. Состав городов с минимальными значениями по большинству показателей в 2013 и 2023 году одинаков. В список городов с минимальными значениями по большинству показателей стабильно входят Саранск, Кострома, Махачкала, Элиста, Биробиджан.

Таблица 4. Оценка неоднородности развития городов внутри федеральных округов, 2023 год*

Федеральный округ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. ЦФО 1,41 1,31 2,05 3,13 3,04 1,65 ПФО 1,50 1,40 1,74 4,82 1,84 1,70 СКФО 1,32 2,73 2,24 15,48 4,90 10,47 ЮФО 1,67 2,15 2,17 4,60 5,28 3,45 СЗФО 2,02 1,23 1,67 10,36 85,40 1,96 УФО 2,50 1,23 2,54 42,37 3,45 1,50 СФО 1,47 1,89 2,01 10,53 3,34 3,35 ДФО 2,62 1,60 2,10 33,05 12,22 3,36 РФ 3,8 3,3 2,9 155,9 227,2 26,0 * Представлены результаты сравнения крайних значений показателей (К ср = max/min). Рассчитано по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL:

4 «Семейная ипотека», «Льготная ипотека», «Дальневосточная ипотека» и «IT-ипотека». URL:

Таблица 5. Распределение городов с минимальными значениями показателей

Федеральный округ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. ЦФО 2013 min Тамбов Ярославль Кострома Кострома Ярославль Кострома 2023 min Тамбов Ярославль Кострома Иваново Белгород Кострома ПФО 2013 min Саранск Ижевск Ульяновск Йошкар-Ола Ижевск Саранск 2023 min Саранск Ижевск Йошкар-Ола Ульяновск Саранск Чебоксары СКФО 2013 min Черкесск Махачкала Черкесск Махачкала Владикавказ Магас 2023 min Владикавказ Махачкала Магас Махачкала Махачкала Махачкала ЮФО 2013 min Элиста Волгоград Майкоп Майкоп Майкоп Элиста 2023 min Элиста Симферополь Севастополь Элиста Симферополь Элиста СЗФО 2013 min Псков Сыктывкар Вологда Псков Мурманск Архангельск 2023 min Псков Нарьян-Мар Вологда Сыктывкар Мурманск Нарьян-Мар УФО 2013 min Курган Ханты-Мансийск Курган Курган Курган Салехард 2023 min Курган Ханты-Мансийск Курган Челябинск Челябинск Ханты-Мансийск СФО 2013 min Барнаул Кызыл Барнаул Барнаул Кызыл Кызыл 2023 min Барнаул Кызыл Барнаул Горно-Алтайск Томск Кызыл ДФО 2013 min Биробиджан Якутск Биробиджан Биробиджан Магадан Владивосток 2023 min Улан-Удэ Якутск Биробиджан Биробиджан Магадан Улан-Удэ Cоставлено по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL: document/13206

Таблица 6. Распределение городов с максимальными значениями показателей

Федеральный округ Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного городского жителя (на конец года), м2 Численность врачей на 10000 человек населения, чел. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. / чел. Ввод в действие жилых домов, м2 общей площади жилых помещений / чел. Оборот розничной торговли, тыс. руб. / чел. ЦФО 2013 max Калуга Орел Смоленск Калуга Тверь Смоленск 2023 max Тула Тула Смоленск Калуга Тула Тула ПФО 2013 max Пермь Саратов Саратов Пермь Саратов Казань 2023 max Казань Пенза Оренбург Казань Пенза Нижний Новгород СКФО 2013 max Ставрополь Магас Владикавказ Магас Магас Ставрополь 2023 max Ставрополь Магас Владикавказ Магас Магас Ставрополь ЮФО 2013 max Краснодар Краснодар Астрахань Краснодар Краснодар Краснодар 2023 max Краснодар Краснодар Астрахань Ростов-на-Дону Краснодар Краснодар СЗФО 2013 max Нарьян-Мар Калининград Архангельск Нарьян-Мар Калининград Мурманск 2023 max Мурманск Калининград Архангельск Нарьян-Мар Калининград Мурманск УФО 2013 max Салехард Тюмень Ханты-Мансийск Салехард Тюмень Тюмень 2023 max Салехард Тюмень Ханты-Мансийск Салехард Тюмень Екатеринбург СФО 2013 max Иркутск Иркутск Чита Кызыл Новосибирск Новосибирск 2023 max Иркутск Абакан Иркутск Иркутск Новосибирск Кемерово ДФО 2013 max Анадырь Магадан Анадырь Анадырь Благовещенск Анадырь 2023 max Анадырь Южно-Сахалинск Южно-Сахалинск Анадырь Южно-Сахалинск Благовещенск Cоставлено по: Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2014–2023 гг. URL: document/13206

В ряде случаев города-аутсайдеры меняются (в ЦФО, УФО, ПФО), что можно рассматривать как признак улучшения, так и ухудшения положения других городов.

Анализ распределения городов с максимальными значения свидетельствует, что города сохраняют лидерство по большинству показателей как в 2013 году, так и в 2023 году (например, Краснодар, Ставрополь, Салехард, Анадырь, Казань), что говорит об устойчивом развитии и концентрации ресурсов в них. Наиболее значительное перераспределение городов-лидеров происходит в ЦФО, ПФО, СЗФО и СФО.

Таким образом, состав городов-аутсайдеров и городов-лидеров внутри федеральных округов относительно постоянен: с минимальными значениями – в СКФО, ПФО, СФО и ДФО, а с максимальными – в ЦФО, ЮФО. Указанные тенденции свидетельствуют, с одной стороны, о сохраняющемся потенциале отдельных городов федерального округа, а с другой – об устойчивом отставании в развития городов и неэффективности политики выравнивания их социальноэкономического развития.

Выводы

Исследование пространственной неоднородности развития городов (административных центров) с учетом взаимосвязи межрегионального и внутрирегионального (городского) неравенства в контексте формирования экономического благополучия территорий позволяет сделать вывод, что, несмотря на значительную роль городов в социально-экономическом развитии страны, сохраняется их существенная неоднородность. Наиболее поляризованным оказывается развитие городов по стране в целом, исследование внутри федеральных округов свидетельствует о более равномерном распределении.

Наибольшая неоднородность проявляется по таким показателям, как объем инвестиций и ввод жилых домов, но за исследуемый период отмечается тенденция к ее сокращению. Наименее дифференцированными являются показатели среднемесячной заработной платы, обеспеченности жильем и врачами, однако эти дисбалансы остаются устойчивыми во времени. Состав городов с минимальными и максимальными значениями по большинству показателей остается стабильным, изменения наблюдаются лишь в некоторых регионах, что может быть связано с улучшением или ухудшением ситуации в других городах (базой сравнения).

Распределение городов в пространстве страны и федеральных округов показало, что наиболее часто на позициях аутсайдеров оказываются города СКФО, особенно в отношении потребительской активности, доходов населения, позиции лидеров имеют преимущественно города ЦФО, ДФО. Указанные положения соответствуют выводам авторов о межрегиональной дифференциации – об устойчиво лидирующих позициях регионов ДВО, а также отставании регионов Северного Кавказа по уровню жизни, доходам населения, социальному обеспечению регионов (Антипин и др., 2025). Эти тенденции позволяют говорить о существенной роли городов – административных центров в формировании межрегионального неравенства. Тенденция к сглаживанию неравенства подтверждает относительную эффективность проводимой государственной политики по выравниванию территорий.

В связи со сказанным для обеспечения сбалансированности пространственного развития страны требуются направленная поддержка и создание условий (инвестиционных, инфраструктурных) для городов-аутсайдеров, мониторинг городов «срединного» положения (т. е. не имеющих крайних позиций). В контексте исследования экономического благополучия особое значение приобретает реализация мер, направленных на повышение качества жизни, целесообразна политика развития нескольких сильных городов, что снижает зависимость от одного центра.

Теоретические результаты исследования расширяют существующие научные представления о пространственной организации экономики и природе регионального неравенства через призму развития городов как ключевых элементов. Практическая значимость заключается в возможности использования результатов для совершенствования механизмов регионального управления, в процессе разработки и реализации стратегий развития, а также для дальнейших научных и прикладных исследований. Ограничением применимости полученных результатов остается сложность их одновременного использования для выработки управленческих решений. Соответственно, регулирование рассматриваемых параметров неоднородности будет более эффективным в рамках точечных оценок и решений. При этом в процессах стратегического планирования полученные результаты могут учитываться комплексно. Дальнейшие исследования авторов будут направлены на изучение вопросов регулирования неравенства (инструментов, политик, лучших практик) в контексте обеспечения экономического благополучия.