Стратегия дифференцированного развития субъектов РФ и оценка уникальности экономики регионов
Автор: Правдина Наталья Викторовна, Данилова Ирина Валентиновна
Рубрика: Региональная экономика
Статья в выпуске: 4 т.15, 2021 года.
Бесплатный доступ
Стратегические цели пространственного развития Российской Федерации ориентированы на поиск перспективных специализаций и симулирование дифференцированного развития регионов. Одним из механизмов формирования региональной уникальности и трансформации структуры экономики в многопрофильных регионах является механизм агломерации, как одновременный процесс внутриотраслевой диверсификации и промышленной концентрации экономической активности моноотрасли (MAR-эффекты) и процесс территориальной концентрации ресурсов, производств, компетенций, динамизирующих межотраслевую диверсификацию экономической активности (Джейкобс-эффекты). Соотношение по интенсивности и силе MAR-эффектов и эффектов Джейкобса определяет перспективные центры роста и специализации регионов. Статья направлена на оценку уникальности и обоснование дифференцированного развития монопрофильных регионов с позиции идентификации MAR- и Джейкобс-эффектов на примере официальной статистики по четырем регионам металлургического профиля: Липецкая, Вологодская, Челябинская области и Красноярский край. Проведенная оценка интегральных индексов, характеризующих результаты изменений в структуре экономики на примере указанных эффектов, позволила обосновать спектр уникальных траекторий отраслевого развития, который варьируется от симметричной полицентричной отраслевой структуры в Липецкой области до сохранения моноцентричности в Челябинской области. Разработанная методика оценки региональной уникальности и идентификации направлений дифференцированного развития может стать основой для формирования комплекса дифференцированных мер государственного управления и поддержки.
Региональная экономическая уникальность, монопрофильный регион, дифференцированное развитие, отраслевые агломерационные эффекты, mar-эффекты, джейкобс-эффекты
Короткий адрес: https://sciup.org/147235853
IDR: 147235853 | DOI: 10.14529/em210404
Текст научной статьи Стратегия дифференцированного развития субъектов РФ и оценка уникальности экономики регионов
Концепция Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г.1 определена как применение дифференцированного подхода к направлениям и мерам государственной поддержки регионов с учетом специфических факторов: природно-климатических условий, плотности расселения населения и размещения промышленного потенциала, уровня и динамики развития экономики и человеческого капитала, отраслевой структуры, инфраструктурной обеспеченности и пр. В основе целевой установки стратегии – концентрация внимания на уникальность экономики и пространственной позиции регионов, в том числе одной профильной группы.
Согласно теории Новой экономической географии к приоритетным факторам, детерминирующим сравнительные преимущества и отличительные свойства экономики регионов, наряду с факторами «первой природы» (географические характеристики, климат, природные ресурсы и др.), относятся механизмы и параметры производственной деятельности экономических агентов территории, а именно: издержки и отдача от мас- штаба, размер рынка и товарная насыщенность (группа факторов «второй природы»).
Вопросы о том, как возникают новые траектории регионального роста и в чем причина разнообразия направлений развития регионов, особенно одного отраслевого профиля (являются объектом данной статьи), относятся к ключевым для понимания пространственного развития РФ, определения стратегии и перспективных специализаций субъектов федерации. Одним из механизмов, стимулирующих дифференцированное развитие регионов, являются агломерационные процессы.
Следует отметить, что сам термин «агломерация» является в настоящее время актуальным по причине глобального процесса образования и развития территориальных агломераций и городов-мегаполисов в развитых и развивающихся странах. «Агломерация» в переводе с латинского означает «присоединять, накапливать», термин широко применяется в биологических, технических, физических, демографических и прочих науках. Сферой проявления агломераций в равной степени может быть, как изменение конфигурации территорий (объединение городов), так и экономической структуры регионов (усиление взаимосвязи между отраслями); образование производственных конгломератов, промышленных и инновационных кластеров и др.
Уникальность экономики регионов проявляется в разнообразии направлений трансформации структуры экономики: процессах агломерации, как эволюции и усиливающегося взаимовлияния между видами экономической деятельности и территориями (отраслевой и территориальной агломерации ресурсов, производств), а также процессах регионального «разветвления» [1]. В результате, в экономике региона, наряду с уже сложившимися профильными, появляются новые направления развития и перспективные центры отраслевого роста [2]. Рассмотрим оба процесса более детально.
Изменения в структуре и специализациях регионов связаны с комплексом локализованных видов экономической деятельности и их территориальной организацией (концентрацией, и размещением разнообразных бизнесов в локальном пространстве региона, урбанизацией и др.), что нередко представляют как агломерационные эффекты [2, 3]. В зарубежных публикациях реконфигурацию экономики связывают с агломерационными эффектами двух типов: MAR- и Джейкобс-эффектами.
MAR-эффекты или эффекты локализации проявляются в результате промышленной концентрации профильных бизнесов, экономических активов и активности по отраслевому признаку [4], продуктовой или внутриотраслевой технологической связанности [5]; применительно к объекту данной статьи – это развитие базовой и «взаимодополняемых» с ней отраслей на базе производственной инфраструктуры и обновления профильного лидера [6].
Джейкобс-эффекты возникают вследствие высокой плотности размещения производственных процессов на ограниченной локальной территории, экстерналий от урбанизированности и концентрации человеческого капитала, сочетания диверсификации видов деятельности и сосредоточения разных профессиональных групп занятости и бизнесов, инновационной инфраструктуры. При этом между перечисленными объектами и процессами не обязательна тематическая близость [3, 7]. Как результат – появление новых лидеров, отраслей, не связанных с профильной отраслью, развитие которых детерминировано фактором близкого расположения разных по отраслевому типу бизнесов и разнообразием локализованных компетенций.
Авторы считают, что применительно к структуре экономике следует разграничивать эффекты отраслевой агломерации (MAR-эффекты) и эффекты территориальной агломерации видов деятельности, (Джейкобс-эффекты), соотношение по интенсивности и силе MAR-эффектов и эффектов Джейкобса определяет уникальность экономики региона.
Цель данной статьи – обосновать наличие отраслевых и территориальных агломерационных эффектов в структуре экономики, предложить методический подход к оценке дифференцированно- го развития монопрофильных регионов с позиции идентификации уникальности позиции и траектории развития; раскрыть процесс разветвления специализаций по причине разной интенсивности и силы агломерационных процессов: MAR-эффектов и эффектов Джейкобса. Поскольку авторы, анализируют моноспециализированные регионы, то отраслевые агломерационные эффекты относятся к видам экономической деятельности.
Теория и методы
Схема, отражающая теоретическую логику содержания агломерационных процессов, эффектов и эффектов разветвления в экономической структуре экономики как движущей силы ее трансформации, представлена на рис. 1.
Для оценки агломерационных процессов в структуре экономики применяются как показатели и индексы (частные коэффициенты), так и регрессионный анализ оценки зависимости показателей активности экономики региона от параметров агломерационных. В работе Fu, Diez [8] показатели локализации/диверсификации используются как объясняющие переменные с целью определения выпуска новых видов продукции. С. Куценко [3] анализирует влияние агломерационных эффектов на занятость, рост добавленной стоимости, производительность, экономическое благосостояние и др. Контекст анализа научных публикаций разнообразный: так, в работе В.Л. Бабурина и А.В. Рыбкина [9] MAR-эффекты и Джейкобс-эффекты оцениваются для определения оптимальных границ и конфигурации агломерации, в работе Маслихиной В.Ю. [7] исследуется влияние агломерационного процесса на пространственное неравенство.
Версия авторов, относительно интерпретации факторов, детерминирующих проявление MAR-эффектов, эффектов Джейкобса представлена на рис. 2.
Движущими силами, обуславливающими MAR-эффекты, являются обмен опытом, знаниями, технологиями, инновациями между предприятиями одной или взаимосвязанных в производственном или технологическом отношении отраслей ( на рисунке представлены как взаимодействие между предприятиями Отрасли 1). Данные эффекты формируют и модернизируют уникальность монопрофиля и находят отражение в изменении следующих показателей: темпы роста ВДС отрасли специализации, ее эффективность и производительность, локализация экспорта и инноваций.
Джейкобс-эффекты проявляются в разнообразии видов деятельности и форм занятости, высокой квалификации кадров, диверсификации инновационной деятельности, наличии и развитии универсальных технологий, общей связанности на основе транспортной, информационной, финансовой инфраструктуры, территориальных условий, в том числе как взаимодействие между бизнесами разных отраслей (1, 2 и 3 на рис. 2).

Рис. 1. Дифференцированное развитие регионов: агломерационные процессы и региональное разветвление

Рис. 2. Агломерационные эффекты
Действие всей совокупности эффектов оказывает влияние на показатели развития региона в целом, на его результативность, которая проявляется в темпах роста ВРП, производительности труда в регионе, уровне технологичности отраслевой структуры.
Таким образом, с точки зрения изменения отраслевой структуры моноспециализированных регионов, процессы локализации, диверсификации и концентрации проявляются как MAR-эффекты (интенсивное усиление профильного сектора) и эффекты Джейкобса (появление отраслей, отличных от монопрофиля).
Комплексная оценка уникальности экономики каждого моноспециализированного субъекта РФ раскрыта как обусловленная уникальностью развития монопрофиля региона, концентрацией ресурсов и инфраструктуры, особенностями экономики региона в целом. Методика оценки уникальности включает три этапа.
На первом этапе проводится оценка позиции профильной отрасли (металлургии) в экономике региона по совокупности показателей MAR-эффектов : доля в отраслевой структуре, уровень локализации (по показателям среднегодовой численности занятого населения, валовой добавленной стоимости), темпы роста валовой добавленной стоимости, производительность труда, рентабельность активов и продаж по монопрофилю, локализация экспорта и инноваций.
На втором этапе проводится оценка ресурсной и инфраструктурной региональной уникальности как оценка агломерационных эффектов территориальной организации (характеристика Джейкобс-эффектов) по следующим показателям: доля занятого населения с высшим образованием; индекс Хирфендаля-Хиршмана по отраслевой структуре регионов; плотность населения; доля городского населения в численности региона; плотность сети автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием.
На третьем этапе анализируется экономическая активность региона, как его результативности , проводится через оценку динамики валового регионального продукта ВРП, производительности (валовая добавленная стоимость на одного занятого) и уровня технологичности отраслевой структуры.
Результаты
Оценка уникальности экономики монопро-фильных регионов представлена для Липецкой, Вологодской, Челябинской областей и Красноярскому краю. Данные регионы исторически специализируются на металлургическом производстве и в современных условиях находятся в стадии выбора перспективных направлений развития. Все показатели рассчитаны относительно российского уровня, по каждому показателю рассчитан темп роста как отношение значения за 2019 г. к значению за 2010 г., по каждой группе определен интегральный показатель как среднее арифметическое.
Информационную базу исследования составили статистические данные и справочные материалы Федеральной службы государственной статистики, статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели» и Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС), период анализа – 2010–2019 гг. Детализация коэффициентов, используемых в расчетах, представлена в табл. 1. Темно-серым в таблице выделены максимальные значения частных показателей.
Обратим внимание на высокий уровень интегрального показателя отраслевых агломерационных эффектов (MAR-эффектов) в Липецкой области и Красноярском крае. Липецкая область продолжает наращивать объемы производства и экспорт металлургической продукции, что отражается в самых высоких значениях показателя локализации и их положительной динамике. В Красноярском крае отмечается высокая эффективность монопрофиля: так, производительность в 2019 г. превысила среднероссийский уровень в 10 раз; рентабельность монопрофиля – примерно в 5 раз. При этом за 10 лет не наблюдается существенной положительной динамики показателей эффективности, что теоретически может свидетельствовать об исчерпании потенциала у отрасли.
Отраслевые эффекты в Вологодской и Челябинской областях также демонстрируют положительную динамику, при этом отмечается высокая локализация инноваций в Челябинской области в профильной отрасли (9,9 в 2019 г.), что может свидетельствовать о нарастании процессов внутриотраслевой диверсификации, связанной с использованием инновационных наработок профильного вида деятельности.
Липецкая и Челябинская области имеют и высокие значения агломерационных эффектов территориальной организации (Джейкобс-эффектов), благоприятных для формирования альтернативных видов деятельности, что связано с обеспеченностью квалифицированными кадрами, диверсифицированностью экономики, высокой плотностью населения и транспортной доступностью. Липецкая область является самой густонаселенной (относительная плотность населения – 5,56 в 2019 г.), обладает самой диверсифицированной экономикой (относительный индекс Херфиндаля-Хиршамана – 2,29 в 2019 г.) и плотной сетью автомобильных дорог (8,59 в 2019 г.). В тоже время по показателям общей результативности экономики наблюдаются выигрышные условия у Вологодской области (интегральный индекс результативности – 1,18 в 2010 и 1,23 в 2019 гг.) и Красноярского края (0,82 и 0,81 соответственно).
В табл. 2 представлены темпы роста интегральных показателей. Темно-серая заливка – максимальные значения показателей, светло-серая – минимальные.
Таблица 1
Показатели региональной уникальности
Блоки показатели |
ЛО |
ВО |
ЧО |
КК |
|||||
2010 |
2019 |
2010 |
2019 |
2010 |
2019 |
2010 |
2019 |
||
в Ё о 's' m К Pi Ри S 1 в “ и X и — R К й 4 н а о н s О о ч к р ч ^ Й к |
Доля монопрофиля в структуре отгруженной продукции, относительная |
3,39 |
3,08 |
3,44 |
2,82 |
3,71 |
2,95 |
3,89 |
3,79 |
Коэффициент локализации по среднегодовой численности занятых в отрасли, относительный |
7,58 |
7,34 |
4,53 |
4,63 |
5,65 |
5,11 |
1,99 |
2,46 |
|
Коэффициент локализации по ВДС, относительный |
7,84 |
8,85 |
7,41 |
7,40 |
6,98 |
6,47 |
7,57 |
6,93 |
|
Темпы роста ВДС металлургии, относительный |
0,95 |
1,14 |
1,16 |
1,09 |
1,16 |
0,98 |
1,42 |
1,08 |
|
Производительность относительная |
2,4 |
3,3 |
3,10 |
5,00 |
2,30 |
2,90 |
10,20 |
10,90 |
|
Рентабельность активов по МП, относительная |
-0,2 |
3,46 |
0,30 |
3,49 |
0,08 |
1,58 |
5,13 |
4,70 |
|
Рентабельность продаж по монопрофилю, относительная |
1,39 |
2,97 |
1,09 |
2,33 |
0,52 |
1,09 |
5,03 |
5,48 |
|
Коэффициент локализации экспорта, относительный |
8,71 |
10,74 |
5,91 |
5,95 |
8,20 |
9,97 |
7,12 |
9,08 |
|
Коэффициент локализации инноваций по профильному виду деятельности, относительный |
5,21 |
4,8 |
5,29 |
2,80 |
4,98 |
9,90 |
0,35 |
0,11 |
|
Интегральный показатель отраслевых MAR-эффектов |
4,14 |
5,08 |
3,58 |
3,95 |
3,73 |
4,55 |
4,74 |
4,95 |
|
в S в в 5 5 й м 5 oj 9 ’§ m & к 03 ° 1 S к ° Л I Ё 5 О К |
Доля занятого населения с высшим образование относительная |
0,70 |
0,94 |
0,73 |
0,81 |
0,93 |
0,92 |
0,84 |
0,87 |
Диверсификация экономики: индекс Херфиндаля-Хиршмана, относительный |
1,83 |
2,29 |
1,65 |
2,14 |
1,55 |
1,61 |
1,52 |
1,78 |
|
Плотность населения региона, чел. на кв.км, относительная |
5,84 |
5,56 |
1,00 |
0,94 |
4,71 |
4,59 |
0,14 |
0,14 |
|
Доля городского населения в численности населения региона относительная |
0,863 |
0,865 |
0,959 |
0,972 |
1,111 |
1,107 |
1,035 |
1,037 |
|
Плотность сети автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (км/км2) относительная |
6,56 |
8,59 |
2,08 |
1,84 |
2,79 |
3,78 |
0,16 |
0,19 |
|
Интегральный показатель агломерационные эффекты территориальной организации |
3,16 |
3,65 |
1,28 |
1,34 |
2,22 |
2,40 |
0,74 |
0,80 |
|
1 н о и и 2 S § m К р В и s и и Й а ^ О У |
Индекс физического объема ВРП относительный |
0,99 |
0,99 |
1,01 |
1,00 |
1,01 |
0,99 |
1,01 |
1,00 |
ВДС на 1 занятого, относительная |
0,79 |
0,86 |
0,82 |
0,93 |
0,72 |
0,71 |
1,39 |
1,37 |
|
Доля высокотехнологичной и средне высокотехнологичной продукции, относительная |
0,29 |
0,59 |
1,68 |
2,45 |
0,38 |
0,58 |
0,22 |
0,19 |
|
Интегральный показатель результативности экономики региона |
0,62 |
0,66 |
1,18 |
1,23 |
0,62 |
0,61 |
0,82 |
0,81 |
Таблица 2
Темпы роста интегральных показатели региональной уникальности
Показатели |
ЛО |
ВО |
ЧО |
КК |
||||||||
2010 |
2019 |
Темп роста |
2010 |
2019 |
Темп роста |
2010 |
2019 |
Темп роста |
2010 |
2019 |
Темп роста |
|
Интегральный показатель отраслевых агломерационных эффектов MAR-эффекты) |
4,14 |
5,08 |
1,23 |
3,58 |
3,95 |
1,10 |
3,73 |
4,55 |
1,22 |
4,74 |
4,95 |
1,04 |
Интегральный показатель агломерационные эффекты территориальной организации (Джекобса-эффекты ) |
3,16 |
3,65 |
1,15 |
1,28 |
1,34 |
1,05 |
2,22 |
2,40 |
1,08 |
0,74 |
0,80 |
1,09 |
Интегральный показатель результативности экономики региона |
0,62 |
0,66 |
1,06 |
1,18 |
1,23 |
1,05 |
0,62 |
0,61 |
0,99 |
0,82 |
0,81 |
0,98 |
Заметно отличие в динамике интегральных показателей по Липецкой области, что представляет собой уникальное сочетание всех трех условий: сохранение сильного профиля; наличие активно развивающейся альтернативной перспективной специализации в агропромышленной сфере; высокой активности (инновационные кластеры, особые экономические зоны и др). Наличие центров перспективных специализаций рассмотрено авторами ранее [2].
Челябинская и Вологодская области сохраняют обрабатывающую промышленность как перспективную отрасль. Красноярск гипотетически сосредоточился на альтернативных направлениях (темпы роста интегрального показателя по MAR-эффектам самые низкие). При этом следует отметить, что при уникальных региональных условиях, таких как низкая плотность населения и низкая транспортная обеспеченность, в регионе наблюдается увеличение темпов роста Джейкобс-эффектов.
На рис. 3 представлено позиционирование монспециализированных регионов в точки зрения агломерационных эффектов (MAR и Джейкобс-эффектов). Размер кругов соответствует значению роста интегрального показателя результативности экономики региона.
Итак, полученные результаты позволяют оценить уникальность экономики регионов и обосновать логическую взаимосвязь региональным разветвлением [2]. В Липецкой области следует отметить высокую динамику роста по всем трем блокам показателей: наряду с ростом отраслевых агломерационных эффектов, связанных с монопрофилем, наблюдается диверсификация отраслевой структуры, нарастают процессы урбанизации, что в целом приводит к формированию симметричной полицентричной структуры экономики в регионе, (ранее авторами идентифицированы два центра отраслевого развития: монопрофиль и центр, объединяющий сельское хозяйство и пищевую промышленность).
В Челябинской области также сохраняется моноцентричность экономики, при этом наблюдаются относительно невысокие темпы роста по интегральному показателю Джейкобс-эффектов, по сути подтверждают, что пока не сложились достаточные условия для нового центра отраслевого развития.
Вологодская область демонстрирует близкие темпы роста как по показателям MAR-эффектов, так и по показателям Джейкобс-эффектов. Основная отрасль сохраняет свои позиции, при этом следует отметить, что в регионе формируется новой центр, связанный с химической промышленностью (отрасль относиться к средневысокому уровню технологичности), доля которого составляет около 20 % в составе обрабатывающей промышленности. Таким образом, в регионе наблюдается несимметричная полицентричная отраслевая структура с сохранением монопрофиля.
Наконец, Красноярский край отличается от остальных регионов более быстрыми темпами роста показателей Джейкобс-эффектов, чем показателей MAR-эффектов. Низкие темпы роста по показателям MAR-эффектов свидетельствуют о некотором снижении роли металлургии как основного профиля, что сопровождается формированием нового центра по добыче полезных ископаемых. Данная траектория отраслевого развития может быть обозначена как полицентричная структура с явным снижением роли профильной отрасли.
Заключение
В статье представлено авторское понимание уникальности субъектов РФ по трем направлениям: уникальности параметров профильного вида деятельности, ресурсной и инфраструктурной

Рис. 3. Позиционирование моноспециализрованных регионов
уникальности и уникальности экономического развития региона. Уникальность монопрофиля обусловлена проявлением эффектов локализации (MAR-эффектов), в то время как ресурсная, инфраструктурная и особенность размещения производительных сил являются условиями для Джекобс-эффектов и усложнения экономики. Уникальность экономического развития характеризуется темпами роста ВРП, производительностью и уровнем технологичности отраслевой структуры.
Проведенная комплексная оценка уникальности на примере регионов с аналогичной отраслевой структурой – Липецкой, Вологодской и Челябинской области, Красноярского края, показала их отличия с позиций действия MAR- и Джекобс-эффектов. Разное (уникальное) сочетание факторов в регионах предопределяет разные траектории отраслевого развития: в Липецкой области – формирование полноценной симметричной отраслевой структуры с двумя центрами, в Челябинской – сохранение моноцентричности, в Вологодской области – накопление потенциала у центра химической промышленности при сохранении позиции у монопрофиля, в Красноярском крае – снижение позиции монопрофиля и формирование полицентричной структуры. Таким образом, диверсифицированное развитие даже регионов одного профиля обуславливает необходимость применения диверсифицированных механизмов государственного управления и поддержки.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Челябинской области в рамках научного проекта № 20-410-740004.
Список литературы Стратегия дифференцированного развития субъектов РФ и оценка уникальности экономики регионов
- Boschma R., Neffke F., Henning M. How do regions diversify over time? Industry relatedness and the development of new growth paths in regions // Paper to be presented at the Summer Conference 2010 on "Opening Up Innovation: Strategy, Organization and Technology" at Imperial College London Business School, June 16-18, 2010.
- Данилова, И.В. Центры отраслевого развития моноспециализированных регионов: диагностика перспективных специализаций / И.В. Данилова, Н.В. Правдина, Е.Н. Салимоненко // Экономика устойчивого развития. - 2021. - № 2 (46). - С. 46-57. - https://elibrary.ru/item.asp?id=46226257.
- Куценко, Е.С. Зависимость от предшествующего развития в сфере пространственного размещения производительных сил - плохая новость для эмпирических исследований агломерационных эффектов // Журнал новой экономической ассоциации, 2012. - 2 (14). - C. 10-26. - http://www.econorus.org/repec/journl/2012-14-10-26r.pdf
- Farhauer О., Kröll А. Diversified Specialisation - Going One Step Beyond Regional Economics' Specialisation-Diversification Concept // Jahrbuch für regionalwissenschaft. 2012. - V. 32, No. 1. - P. 63-84. DOI: 10.1007/s10037-011-0063-9
- Boschma R. Frenken K., Cooke P., Asheim B., Martin R., Schwartz D., Todtling F. Technological relatedness, related variety and economic geography // The Handbook of Regional Innovation and Growth. - Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2011. - P. 187-197.
- Frenken K. Related variety, unrelated variety and regional economic growth / Frenken K., Oort F.V., Verburg T. // Regional Studies. - 2007. - № 41 (5). - P. 685-697. - DOI: 10.1080/00343400601120296
- Маслихина В.Ю. Динамика пространственного неравенства в условиях усиления агломерационных процессов. - http://dom-hors.ru/rus/ files/arhiv_zhurnala/pep/2016/10/economics/maslikhina.pdf.
- Fu W., Diez J.R. Knowledge Spillover and Technological Upgrading. The Case of Guangdong Province, China // Asian Journal of Technology Innovation. - 2010. - V. 18, no. 2. - https://www.researchgate.net/publication/233145494_Knowledge_Spillover_and_Technological_Upgrading_The_Case_of_Guangdong_Province_China
- Бабурин В.Л., Рыбкин А.В. Определение оптимальных границ и конфигурации Иркутской городской агломерации // География и природные ресурсы, 2021. - № 2. - C. 151-160. - https://www.sibran.ru/journals/issue.php?ID=181145&ARTICLE_ID=181182.