Структура безопасности социально-экономического развития муниципальных образований: опыт пространственного анализа

DOI:

Актуальность исследования угроз безопасности социально-экономического развития муниципальных образований (муниципальных районов, городских округов, городских и сельских поселений) обусловлена той значимой ролью, которую они играют в экономике региона [18]. Ключевой проблемой в этом исследовании является изучение структуры социо-эколого-экономической безопасности, а также поиск взаимосвязи экологической, социальной и экономической ее составляющих, их пространственного сопряжения в процессе взаимодействия. Под социо-эколого-экономической безопасностью (далее – экономической) муниципальных образований будем понимать такое их состояние, при котором будет происходить удовлетворение жизненно важных потребностей населения на территории муниципальных образований вне зависимости от внешних и внутренних чрезвычайных обстоятельств экологического, экономического и социально-политического характера [11].

Большую роль в развитии экономики региона играют малые и средние города, экономическая безопасность которых тесно связана с безопасностью муниципальных районов, для которых они являются центрами экономического роста. Малые и средние города как система центров роста обеспечивают безопасность региона, во многом определяя вектор и траекторию его социально-экономического развития. Роль малых и средних городов определяется существующим их экономическим влиянием на прилегающие территории, которое заметно возрастает по мере удаления от областного центра, крупных и больших городов.

В процессе выполнения исследования были рассмотрены различные подходы к определению структуры безопасности социально-экономического развития муниципальных образований и выбору ее индикаторов. Ряд исследователей выделяет несколько видов безопасности малого города: социальную, экономическую, институциональную, экологическую, финансовую и др. [1; 4; 8; 10; 14]. В итоге был сделан предварительный вывод о том, что представления о структуре экономической безопасности малых и средних городов, а также пороговых значениях ее индикаторов не могут быть однозначными, поскольку социальноэкономическое развитие городов определяется совокупностью ряда факторов, в числе которых – природно-ресурсный, трудовой, производственнотехнологический, институциональный, информационный и др. [11; 12; 19]. Последнее определило цель и задачи настоящей работы, в рамках которой была предпринята попытка использовать пространственный подход к исследованию структуры безопасности социально-экономического развития муниципальных образований.

Целью настоящего исследования является выявление пространственных закономерностей в социально-экономическом развитии муниципальных образований (муниципальных районов, малых и средних городов). Малые и средние города как пространственные социально-экономические системы являются для муниципальных районов не только опорным каркасом расселения, но и главными «моторами» трансляции инновационных импульсов на окружающую периферию [3, с. 18]. Задачи исследования включали в себя: апробировать инструмент пространственного анализа – карты (полигоны) Вороного – для исследования структуры безопасности муниципального развития; выявить скрытые пространственные закономерности, характеризующие состояния экономической безопасности муниципальных районов и малых (средних) городов.

Научная новизна предлагаемой постановки цели исследования состоит в попытке реализации пространственного подхода к оценке состояния экономической безопасности муниципальных образований ( SCR ), содержание которой определяют две системные характеристики социальноэкономической системы: экономическая активность ( EA ) и качество жизни ( QL ) населения, то есть когда правомерна функция SCR = F ( EA ; QL ). По мнению авторов, снижение средних по муниципальным образованиям значений индикаторов экономической активности и качества жизни, рост их пространственной изменчивости и неравномерности свидетельствует о возникновении рисков и угроз безопасности муниципального развития. Не только уменьшение экономической активности и качества жизни населения приводит к снижению уровня экономической безопасности развития муниципалитетов, но и рост диспропорций их социально-экономического положения. Высокая пространственная изменчивость и неравномерность экономической активности и качества жизни в муниципальных образованиях в конечном итоге негативно влияют на стабилизацию межмуниципальных экономических взаимодействий и тем самым на социально-экономическое развитие региона в целом.

Необходимость группировки муниципальных образований по уровню экономической активности и качества жизни обусловила выделение в структуре экономической безопасности шести ее ключевых составляющих, позволивших предложить новую систему показателей и индикаторов, характеризующих условия, ресурсы и факторы экологически устойчивого и экономически безопасного муниципального развития (табл. 1).

Оценка безопасности развития муниципальных образований осуществлялась на основе показателей экономической активности EA и качества жизни населения QL. Оценка экономической активности производилась на основе ис- ходных статистических данных о: трудовой активности EAA (количество занятых в экономике в расчете на одну организацию, чел.); активности в сфере производства EAT (объем инвестиций в основной капитал в расчете на одну организацию, тыс. руб.; основных средствах организаций в расчете на одну организацию, тыс. руб.); активности в сфере природопользования EAМ (объем выбросов загрязняющих веществ в расчете на одну организацию, т; заборе природной воды в расчете на одну организацию, тыс. м3; площади посева основных сельскохозяйственных культур в расчете на одну организацию, тыс. га); невыполнении организациями своих договорных обязательств EAINS (объем кредитной задолженности организаций в расчете на одну организацию, тыс. руб.); активности организаций в сфере производства и оказания услуг EAО (удельный вес прибыльных организаций в общем количестве организаций, %); информационной активности EAINF (затраты на информационные и коммуникационные технологии в расчете на одну организацию, тыс. руб.).

Оценка показателей качества жизни населения проводилась на основе статистических данных о величине доходов населения – QL_A (среднемесячная номинальная начисленная заработная плата – без выплат социального характера – одного работника, руб.); состоянии жилищного фонда муниципального района – QL_T (обеспеченность жильем на душу населения, м²); демографической ситуации – QL_M (естественный прирост – убыль – населения на одну тысячу человек, ‰); состоянии правопорядка и правоохранительной деятельности – QL_INS (число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. чел., случаи); уровне развития социальной инфраструктуры – QL_O (число организаций дошкольного образования, ед.; количество массовых библиотек, ед.; количество амбулаторно-поликлинических учреждений и фельдшерско-акушерских пунктов, ед.);

Таблица 1

Система индикаторов экономической безопасности

Экономическая безопасность ( SCR )	Составляющие	Индикаторы
	Безопасность личности ( А )	SCR А = F ( EA A ; QL A )
	Техносферная (производственно-технологическая) безопасность ( Т )	SCR Т = F ( EA T ; QL T )
	Экологическая безопасность ( М )	SCR М = F ( EA M ; QL M )
	Институциональная (правовая) безопасность ( Ins )	SCR INS = F ( EA INS ; QL INS )
	Организационно-экономическая безопасность ( O )	SCR О = F ( EA O ; QL O )
	Информационная безопасность ( Inf )	SCR INF = F ( EA INF ; QL INF )

Примечание . Составлено авторами.

включенности населения в информационное пространство региона – QL_INF (затраты на информационно-коммуникационные технологии в расчете на одну организацию и на душу населения, руб.).

Таким образом, для оценки состояния экономической безопасности на территории 32 муниципальных районов Волгоградской области и 16 малых (средних) городов были определены 16 и 14 исходных показателей соответственно. Последние, в свою очередь, были объединены в шесть блоков по факторным составляющим экономической безопасности, образующим шесть агрегированных индексов безопасности.

Исходными данными для выполнения исследования и получения результатов послужили статистические сведения о социально-экономическом положении малых и средних городов Волгоградской области за 2014 год [5; 7; 19]. С целью детализации пространственных закономерностей в ГИС статистические данные по таким городам, как Волгоград, Волжский и Камышин, были исключены из расчетов и оценок.

Методические основы исследования

Пространственный анализ экономической безопасности муниципальных образований составил методическую основу настоящего исследования [9; 16]. Пространственный подход к оценке угроз безопасности городов на платформе геоинформационной системы ARCGIS позволил визуализировать состояние их экономической безопасности и оценить степень угроз безопасности для каждой ее составляющей (безопасности личности, экологической, техносфер-ной и т. д.) [13].

Для сопоставления шести составляющих экономической безопасности, измеряемых в разных по диапазону и размерности шкалах, для каждого малого и среднего города был рассчитан относительный безразмерный показатель Кi, отражающий степень приближения абсолютного показателя безопасности Qi к максимальному Qmax и минимальному Qmin показателям. Относительные позитивные показатели безопасности (личности, техносфер-ный, организационный, информационный) были описаны зависимостью Ki = f (Qmin , Qi, Qmax), которая представлена нормирующей функцией: Ki = (Qi – Qmin)/(Qmax – Qmin). Относительные негативные показатели (экологический, институциональный) были описаны нормирующей функцией: Ki = (Qmax – Qi)/( Qmax – Qmin). Напомним, что нормирование – это вычислительная операция для приведения всех разноразмерных показателей к равному интервалу значений от 0 до 1.

В процессе последующего пространственного анализа в ГИС значения нормированных значений индексов экономической активности, качества жизни и экономической безопасности по всем муниципальным районам и городам были разделены одинаковым образом с помощью метода классификации «равные интервалы» на четыре класса в диапазонах значений 0–0,25; 0,26–0,5; 0,51–0,75; 0,76–1,0. Это позволило обеспечить сравнимость результатов классификации, представленную на тематических электронных картах в ГИС в виде картограмм. Таким образом, индексы, отражающие состояние компонентов, определяющих итоговое состояние экономической безопасности, получили следующий вид:

• К ₁ – агрегированный индекс безопасности личности ( SCR_А );

• К ₂ – агрегированный индекс техносферной безопасности ( SCR_Т );

• К ₃ – агрегированный индекс экологической безопасности ( SCR_М );

• К ₄ – агрегированный индекс институциональной (правовой) безопасности ( SCR_INS );

• К ₅ – агрегированный индекс организационно-экономической безопасности ( SCR_О );

• К ₆ – агрегированный индекс информационной безопасности ( SCR_INF ).

На их основе был рассчитан интегральный индекс экономической безопасности ( К_SCR ) как среднеарифметическое всех агрегированных индексов составляющих экономической безопасности ( К ₁,..., К ₆).

Исследование пространственной неоднородности состояния экономической безопасности муниципальных образований предполагает использование набора статистических характеристик, непротиворечиво фиксирующих ту или иную особенность пространственной вариации (геовариации) индексов безопасности. В настоящем исследовании были использованы следующие статистические характеристики геовариации индексов безопасности: среднее значение (хср), среднеквадратическое (стандартное) отклонение (σ), коэффициенты вариации (ν), асимметрии (As), эксцесса (Ex) [17]. Статистические характеристики пространственного распределения величины индексов позволили получить достаточно объективное представление о характере пространственной изменчивости исследуемых составляющих экономической безопасности. В частности, коэффициент вариации (ν) характеризу- ет относительную меру отклонения значений индекса от его среднего значения. Чем больше значение коэффициента вариации, тем больше разброс и пространственная изменчивость значений индекса, меньше их пространственная однородность [6] (табл. 2).

Для каждого муниципального образования была выполнена оценка степени риска угроз безопасности. Под степенью риска угроз экономической безопасности в настоящем исследовании понимается математически выраженная вероятность наступления неблагоприятной ситуации в сфере безопасности (а также ее составляющих), определяемая статистическими методами [20]. В соответствии с вероятностным (статистическим) подходом вероятность риска ( p ) определяется как относительная частота, с которой происходит неблагоприятное событие ( m ) в n -испытаниях ( p = m / n ). То есть риск угрозы экономической безопасности муниципальных образований определяется как отношение их количества, в которых за период времени произошло уменьшение величины показателей безопасности до критических значений и ниже ( m ), к общему количеству муниципальных образований в регионе ( n ). Предлагается ввести градацию для оценки степени риска угроз безопасности в зависимости от величины р : минимальная степень риска ( р = 0–0,25); средняя степень риска ( р = 0,26–0,5); высокая степень риска ( р = 0,51–0,75) и максимальная степень риска ( р = 0,76–1,0). При этом ситуацию, при которой вероятность риска ( p ) более 0,5, следует воспринимать как тревожную, требующую внимательного рассмотрения с целью последующего принятия корректирующих управленческих решений в сфере безопасности.

Для поиска пространственных закономерностей в ГИС большой интерес представляет исследование окружения каждого муниципально- го района, малого или среднего города совокупностью ближайших районов (городов) посредством расчета локальных статистических характеристик геовариации, позволяющих оценить тенденции пространственного изменения шести составляющих безопасности (личной безопасности, техносферной и т. д.), локальные вариации и выбросы значений их индикаторов Ki. В полной мере успешному решению этих задач способствует применение инструментов разведочного анализа пространственных данных ESDA 2 в гео-информационной системе ARCGIS и, в частности, карт (полигонов) Вороного [21].

Карты (полигоны) Вороного создаются таким образом, чтобы границы между полигонами находились посреди прямых линий, соединяющих гео-статистические центры муниципальных районов на центрограмме [13]. После того как полигоны созданы, муниципальные районы – соседи определяются как районы, чьи полигоны имеют общую границу с выбранным муниципальным районом. Используя определение «муниципальный район – сосед», можно вычислить целый ряд локальных гео-статистических характеристик по имеющимся статистическим данным для каждого района.

На картах Вороного может быть выполнена оценка исследуемых статистических показателей на уровне локального сглаживания (среднее, мода, медиана), локальных отклонени й (стандартное отклонение, диапазон между квартилями, энтропия), локальных выпадающих значений (кластер), локальных влияний (простое значение). После того как операция вычисления будет выполнена для всех полигонов и их соседей, в ГИС будут показаны значения локальных геостатистических характеристик с тем, чтобы визуализировать полигоны, имеющие их высокие и низкие значения, а также выполнить классификацию муниципальных районов.

Таблица 2

Интерпретация изменчивости значений индексов

Характеристика	Интервал значений	Интерпретация
Коэффициент вариации	ν < 0,1	Незначительная изменчивость
	0,1 < ν < 0,2	Средняя изменчивость
	0,2 < ν < 0,33	Значительная изменчивость
	ν > 0,33	Существенная изменчивость
Коэффициент асимметрии	Аs < 0	Преобладают индексы со значениями выше среднеарифметического
	Аs > 0	Преобладают индексы со значениями ниже среднеарифметического
Коэффициент эксцесса	Еx < 3	Значения индексов более равномерно распределены в пространстве
	Еx > 3	Значения индексов сконцентрированы около среднеарифметического и более локализованы в пространстве

Примечание . Составлено авторами.

Каждая карта Вороного, таким образом, характеризует пространственную изменчивость каждого индикатора безопасности по муниципальным районам и позволяет выделить однородные группы районов. Инструмент составления карты Вороного предлагает целый ряд методов для присвоения полигонам вычисленных значений геостатистических характеристик. Для выявления тенденций пространственных изменений составляющих безопасности в работе была выполнена операция локального сглаживания в ГИС на основе расчета статистики Вороного – среднего значения х _ср – для каждого полигона и его окружения. В этом случае значение, присваиваемое каждому полигону на карте Вороного, получается в результате осреднения значений центральной точки полигона и его соседей, а наибольшие значения средних значений показателя полигонов помогут определить муниципальные районы, имеющие наиболее благоприятные условия для своего безопасного развития.

Аналогично, карты Вороного создаются для малых и средних городов таким образом, чтобы границы между полигонами находились посреди прямых линий, соединяющих малые и средние города. После того как полигоны созданы, города-соседи определяются как города, чьи полигоны имеют общую границу с выбранным городом.

В процессе создания карт Вороного средние значения хср индексов экономической безопасности и ее шести составляющих по всем муници- пальным районам и городам были разделены одинаковым образом с помощью метода классификации «равные интервалы» на три класса. Это позволило выделить однородные по состоянию безопасности группы муниципальных районов, малых и средних городов и представить их на тематических электронных картах в ГИС в виде полигонов, имеющих на представленных ниже картограммах одинаковый оттенок серого цвета.

Результаты исследования

Расчет статистических характеристик геовариации для шести составляющих экономической безопасности в муниципальных районах, малых и средних городах позволил установить значительную их пространственную изменчивость ( ν > 0,33), свидетельствующую о наличии факторов, дифференцирующих состояние экономической безопасности муниципальных образований на территории Волгоградской области (табл. 3).

В соответствии с моделью экономической безопасности ключевой ее составляющей является безопасность личности ( SCR_А ), характеризующаяся показателями трудовой активности населения ( EA_A ) и величиной его доходов ( QL_A ). С учетом этих двух составляющих агрегированный индекс К ₁ отражает состояние безопасности личности в муниципальных образованиях, причем большим значениям индекса соответствует более высокий уровень безопасности (рис. 1, а ;

Таблица 3

Статистические характеристики геовариации состояния экономической безопасности и ее составляющих в муниципальных образованиях Волгоградской области

Индекс	х ср	σ	As	Ex	ν	Уровень риска угроз безопасности
в муниципальных районах
К 1	0,26	0,21	1,58	5,72	0,81	0,65
К 2	0,42	0,25	0,22	2,30	0,59	0,53
К 3	0,48	0,28	0,03	1,79	0,58	0,50
К 4	0,70	0,21	–1,29	5,24	0,30	0,41
К 5	0,42	0,24	0,67	2,88	0,57	0,56
К 6	0,08	0,19	3,79	18,21	2,37	0,81
К SCR	0,45	0,26	0,12	2,36	0,58	0,53
в малых и средних городах
К 1	0,39	0,27	0,98	3,38	0,69	0,56
К 2	0,48	0,31	0,15	2,1	0,64	0,50
К 3	0,58	0,26	–0,34	2,69	0,45	0,44
К 4	0,57	0,31	–0,62	2,58	0,54	0,44
К 5	0,42	0,24	0,67	2,88	0,57	0,50
К 6	0,12	0,25	3,01	11,2	2,10	0,75
К SCR	0,44	0,28	0,14	2,19	0,64	0,50

Примечание . Составлено авторами.

рис. 1, б ). Техносферная (производственно-технологическая) безопасность ( SCR_Т ) характеризуется состоянием техносферного пространства, включающим в себя сферы производства и жилищно-коммунального хозяйства. Техносферное пространство муниципалитетов определяется, с одной стороны, уровнем инвестиционной активности и объемов производства ( EA_Т ) на их территории, и состоянием жилищного фонда ( QL_Т ), с другой. Агрегированный индекс К ₂ отражает достигнутый уровень техносферной безопасности в муниципальных районах Волгоградской области (рис. 1, в ; рис. 1, г ).

Экологическая безопасность ( SCR_М ) характеризуется экологическим состоянием природной среды, исключающим его негативное влияние на здоровье человека, и определяется активностью хозяйственной деятельности в сфере природопользования ( EA_Т ), а также интенсивностью естественного прироста (убыли) населения ( QL_Т ). Агрегированный индекс К ₃ отражает состояние экологической безопасности в муниципальных образованиях (рис. 1, д ; рис. 1, е ).

Карты Вороного позволили выявить скрытые пространственные закономерности в распределении существующих условий, ресурсов и факторов муниципальной безопасности. Высокие средние значения х _ср индексов безопасности соответствуют тем муниципальным образованиям, которые находятся в окружении других, имеющих относительно высокие значения индексов безопасности. Благоприятный фон безопасности, сложившийся вследствие выгодного окружения, очевидно, создает дополнительные позитивные условия для дальнейшего социально-экономического развития муниципального образования.

Таким образом, карты Вороного позволяют группировать муниципальные районы, а также малые и средние города по степени безопасности их развития, выделяя группы муниципальных образований с наиболее благоприятными (и неблагоприятными) условиями безопасности своего развития. Анализ карт Вороного показал, что наиболее благоприятные условия для обеспечения безопасности (личности, техносферной, экологической) складывались в группах муниципальных образований, находящихся в разных частях региона (рис. 1). Вполне удовлетворительно согласуются между собой карты Вороного, характеризующие асимметричное состояние технос-ферной и экологической составляющих безопасности в муниципальных образованиях: рост уровня техносферной безопасности снижает уровень экологической безопасности и наоборот, что вполне объяснимо (рис. 1).

Институциональная (правовая) безопасность ( SCR_INS ) характеризуется не только наличием, но и результативным функционированием совокупности взаимосвязанных институтов (формальных законов и неформальных отношений), поддерживающих механизм развития всей системы экономической безопасности муниципального развития. Институциональная безопасность определяется правовой дисциплинированностью и деловой исполнительностью организаций ( EA_INS ), а также количеством правонарушений и преступлений против личности ( QL_INS ). Агрегированный индекс К ₄ отражает итоговое состояние институциональной (правовой) безопасности в муниципальных районах (рис. 2, а ; рис. 2, б ).

Организационно-экономическая безопасность ( SCR_О ) характеризуется эффективностью финансово-экономической деятельности организаций ( EA_О ), а также уровнем развития социальной инфраструктуры ( QL_О ). Организационно-экономическая безопасность является результатом высокой эффективности хозяйственно-экономической деятельности и прибыльности организаций ( EA_О ), а также наличием и количеством действующих муниципальных объектов культуры, образования и здравоохранения ( QL_О ). С учетом названных составляющих агрегированный индекс К ₅ отражает состояние организационно-экономической безопасности в муниципальных образованиях (рис. 2, в ; рис. 2, г ). Информационная безопасность ( SCR_INF ) характеризуется включенностью каждого муниципалитета в региональное информационное пространство, обеспечивающее эффективность внутри- и межмуниципальных социально-экономических взаимодействий. Состояние информационной безопасности в настоящем исследовании определялось величиной затрат организаций на информационные и коммуникационные технологии ( EA_INF ), а также объемом этих затрат в расчете на душу населения ( QL_INF ). С учетом этих двух составляющих агрегированный индекс К ₆ отражает состояние информационной безопасности в муниципальных образованиях Волгоградской области (рис. 2 д ; рис. 2, е ).

Предложенный выше пространственный подход позволил выполнить интегральную оценку экономической безопасности ( К_SCR ) в муниципальных районах и малых (средних) городах Волгоградской области с учетом результатов оценки шести видов безопасности (рис. 3).

а) индекс безопасности личности К 1 (карта Вороного) в муниципальных районах

б) индекс безопасности личности К 1 (карта Вороного) в малых и средних городах

в) индекс техносферной безопасности К 2 (карта Вороного) в муниципальных районах

д) индекс экологической безопасности К 3 (карта Вороного) в муниципальных районах

Рис. 1. Индексы безопасности К ₁ , К ₂ , К ₃ в муниципальных образованиях Волгоградской области. Карты Вороного, среднее значение ( х _ср )

е) индекс экологической безопасности К 3 (карта Вороного) в малых и средних городах

Примечание . Рассчитано по: [5; 7; 15].

а) Индекс правовой безопасности К 4 (карта Вороного) в муниципальных районах

б) Индекс правовой безопасности К 4 (карта Вороного) в малых и средних городах

в) Индекс организационно-экономической безопасности К 5

(карта Вороного) в муниципальных районах

г) Индекс организационно-экономической безопасности К 5 (карта Вороного) в муниципальных районах

е) Индекс информационной безопасности К 6 (карта Вороного) в малых и средних городах

Рис. 2. Индексы безопасности К ₄ , К ₅ , К ₆ в муниципальных образованиях Волгоградской области. Карты Вороного, среднее значение ( х _ср )

д) Индекс информационной безопасности К 6 (карта Вороного) в муниципальных районах

Примечание . Рассчитано по: [5; 7; 15].

а) Муниципальные районы

Рис. 3. Интегральный индекс экономической безопасности ( К_SCR ) муниципальных образований Волгоградской области. Карта Вороного, среднее значение ( х _ср )

б) Малые и средние города

Примечание . Рассчитано по: [5; 7; 15].

Состояние экономической безопасности в муниципальных образованиях в Волгоградской области можно охарактеризовать как существенно изменчивое (коэффициент вариации 0,58 для муниципальных районов и 0,64 для малых и средних городов) на уровне незначительно выше среднего по региону (коэффициент асимметрии 0,12 для муниципальных районов и 0,14 для малых и средних городов) с двумя пространственно выраженными очагами относительно высокого уровня экономической безопасности на северо-западе региона (Урюпинск – Новоаннинский) и в Заволжье (Палласовка, Николаевск, Ленинск). Степень риска угроз безопасности социально-экономического развития муниципальных образований оценивалась на уровне высокой (0,5–0,53), что свидетельствует об итоговой благоприятной ситуации в сфере экономической безопасности для менее половины муниципальных образований региона. Полученные результаты свидетельствуют о том, что малые и средние города являются центрами стабилизации социально-экономической ситуации в муниципальных районах. На это указывают статистические характеристики геовариации индексов экономической безопасности и ее составляющих, значения которых в муниципальных районах заметно превышают соответствующие значения для малых и средних городов (см. табл. 3).

Заключение

Пространственный подход к анализу и оценке состояния экономической безопасности в муниципальных образованиях на основе ГИС мо- жет быть использован для создания комплексной информационно-аналитической системы управления экономической безопасностью в регионе. Полученные результаты позволяют утверждать, что система малых и средних городов является не только каркасом расселения населения, но и сетью, обеспечивающей минимизацию социально-экономического неравенства муниципальных районов. Определенные с помощью полигонов Вороного зоны «экономического притяжения» малых и средних городов обеспечивают позитивное влияние на социально-экономическое развитие муниципальных районов, попадающих в зону их влияния. В наибольшей степени это важно для муниципальных районов, наиболее удаленных от региональных столиц (областной центр, крупные и большие города). Своевременно выявленные тенденции нарастания (уменьшения) угроз безопасности в малых и средних городах позволят прогнозировать состояние угроз безопасности муниципальных районов, попадающих в зону экономического влияния соответствующих малых и средних городов. Это обеспечит своевременное принятие мер, нивелирующих «разрывы» в социально-экономическом развитии муниципальных районов.