Дорожная сеть Алтайского края: оценка состояния, влияние на социально-экономическое развитие Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

УДК 332.1 JEL 018, R00

DOI 10.25205/2542-0429-2018-18-2-101-120

Н. В. Волкова, Н. В. Свистельник

Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета им. И. И. Ползунова

ДОРОЖНАЯ СЕТЬ АЛТАЙСКОГО КРАЯ: ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ, ВЛИЯНИЕ НА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ *

Аннотация

Состояние дорожной сети многими исследователями рассматривается как один из факторов развития региона, причем отмечается особая значимость данной инфраструктурной составляющей для сельских территорий. В литературе по рассматриваемой проблематике часто отмечается, что недостаток дорог и их плохое качество отрицательно воздействуют на социальную и рыночную инфраструктуру, могут привести к нарушению связей между хозяйствующими субъектами, замедлить развитие рынка труда, создать напряжение в социальной сфере работников и т. д. В данной работе рассмотрены показатели, позволяющие оценить состояние дорожной сети Алтайского края: коэффициенты Энгеля, Гольца, Василевского, Успенского; густота дорожной сети на 1 000 км2 и на 10 тысяч человек. Также был проведен корреляционный анализ взаимосвязи этих показателей с основными индикаторами социально-экономического развития (средней заработной платой на одного работника и уровнем безработицы) и построены модели линейной регрессии, характеризующие влияние на социально-экономические показатели уровня развития дорожной сети.

Ключевые слова

коэффициенты Энгеля, Гольца, Успенского, Василевского, густота дорожной сети

Дорожная сеть как один из факторов развития сельских территорий

Внимание к проблемам социально-экономического развития сельских территорий со стороны официальной власти в нашей стране в различной степени уделялось всегда, но в основном оно носило теоретический характер. И к настоящему времени села, деревни и поселения находятся в глубочайшем кризисе [1. С. 15]. Села, деревни, поселения занимают две трети площади Российской Федерации, где проживает около 37,77 млн человек (по данным

* Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-010-00701А «Состояние дорожной сети как фактор социально-экономического развития сельских территорий (на примере Алтайского края)»).

ISSN 2542-0429. Мир экономики и управления. 2018. Том 18, № 2 © Н. В. Волкова, Н. В. Свистельник, 2018

на 01.01.2017), что составляет 25,7 % от общей численности российского населения \ Несмотря на большие территориальные масштабы, современная ситуация в социальной, духовной и экономической сферах жизни сельского населения является неблагоприятной [2. С. 181]. Именно поэтому проблема оценки развития сельских территорий приобретает все большую актуальность и широко обсуждается среди исследователей. Так, в качестве одного из ключевых факторов устойчивого развития сельских местностей они выделяют состояние дорожной сети.

В зависимости от того, насколько развита дорожная сеть и оптимально ли количество дорог в сельской местности, можно судить о состоянии региональной автодорожной инфраструктуры и социально-экономическом развитии самих регионов. Автомобильные дороги регионального значения обеспечивают межрегиональные и межрайонные перевозки, подъезды к городским и сельским поселениям, являются важным инструментом достижения социальных, экономических, внешнеполитических целей [3. С. 83].

Недостаточное развитие региональной транспортной сети - актуальная проблема транспортной инфраструктуры в РФ. Оно негативно сказывается на экономическом росте сельских территорий, а также развитии регионального рынка по причине отсутствия транспортных возможностей обеспечения необходимой мобильности трудовых ресурсов (например, доставки сотрудников к месту работы и обратно). Для успешного развития сельского хозяйства, обеспечения своевременного вывоза сельскохозяйственной продукции необходимо наличие надежной и качественной дорожной связи со всеми сельскими населенными пунктами. Существование высокоразвитой автомобильной сети является одним из главных условий устойчивого развития сельских территорий. В литературе можно найти множество исследований по рассматриваемой тематике, оценивающих состояние дорожной сети как на мировом, региональном, так и на местном уровнях.

Например, специалисты Всемирного банка, проведя анализ уровня развития сетей автодорог и их технического состояния в 98 странах мира, пришли к выводу, что, во-первых, в странах с высоким уровнем развития экономики протяжение автомобильных дорог на один миллион жителей в 59 раз выше, чем в странах с низким уровнем экономического развития. Во-вторых, в странах с высоким уровнем развития экономики дороги находятся в лучшем состоянии, чем дороги в странах с низким уровнем [4. С. 91].

С уровнем экономического развития связано и техническое состояние дорог: чем выше уровень развития, тем выше и плотность сети автодорог. В свою очередь, увеличение плотности сети автомобильных дорог способствует повышению образовательного уровня населения, урожаев сельскохозяйственных культур и продуктивности сельского хозяйства, а также улучшению системы здравоохранения [4. С. 92].

Недостаток дорог в сельском хозяйстве и их неудовлетворительное качество оказывает существенное влияние на условия жизни сельского населения, возможность реального потребления материальных и культурных благ, получения образования и медицинского обслуживания, приводит к нарушению связей между хозяйствующими субъектами, замедляет развитие рынка труда и создает напряженность в социальной сфере сельских работников [5. С. 335].

Исследователям удалось выявить некоторые соотношения, характеризующие степень влияния дорожной обеспеченности на социально-экономическое развитие территории при увеличении доли автодорог с твердым покрытием в два раза. Они выяснили, что возрастают такие показатели, как продуктивность сельского хозяйства (в 1,30 раза), уровень жизни (в 1,22-1,35 раза), средняя заработная плата (в 1,18 раза), и одновременно понижаются себестоимость перевозок (в 1,53 раза), убытки от простоев из-за бездорожья (в 3,25-4,00 раза), текучесть кадров в сельском хозяйстве (в 1,65 раза), потребность в рабочей силе (в 1,041,09 раза). В то же время дорожная обеспеченность носит и противоречивый характер: так, в лесном хозяйстве она увеличивает процент загораемости лесов, но уменьшает процент вы-гораемости [4. С. 92].

1 Сайт о странах, городах, статистике населения и пр. URL: http://www.statdata.ru/russia

Недостаточный уровень развития дорожной сети, как показывает опыт, приводит к значительным потерям населения сельских территорий и является одним из наиболее существенных структурных ограничений темпов социально-экономического развития сел, деревень, сельских поселений и т. д. [5. С. 336]. Так, в нашей стране данная проблема в большей степени затронула экономические регионы Центральной России, Севера и Дальнего Востока.

От развитости сети автодорог зависит не только мобильность населения, но и доступность сельскохозяйственных предприятий к материальным ресурсам. Качественные дороги дают возможность быстрого сбыта своей продукции сельскими товаропроизводителями, тем самым обеспечивая их конкурентоспособность [5. С. 336]. Неудовлетворительное техническое состояние автодорог может привести к росту транспортных издержек и снижению скорости доставки грузов и пассажиров.

Путем сопоставления статистических данных по густоте автомобильных дорог с твердым покрытием и по структуре ВРП в субъектах Российской Федерации некоторые исследователи подтвердили гипотезу о том, что низкий уровень развития дорожной сети региона взаимообусловлен тенденцией монофункционального развития регионального хозяйственного комплекса [6. С. 59].

Неразвитость региональных и муниципальных дорожных сетей как основной фактор социально-экономического развития региона и его сельских территорий усугубляет проблемы и в социальной сфере. Это проявляется в несвоевременном оказании медицинской помощи, дорожно-транспортном травматизме, низкой транспортной доступности образовательных учреждений и объектов культурно-бытового назначения.

Таким образом, суммируя сказанное, можно предположить, что от состояния транспортной сети могут зависеть важнейшие показатели устойчивого развития сельских территорий.

Методические подходы к оценке состояния дорожной сети

Традиционно в качестве ключевых показателей, позволяющих оценить уровень обеспеченности исследуемых территорий дорожной сетью и транспортом, используют коэффициенты Энгеля, Гольца, Успенского и Василевского, а также формулу густоты дорожной сети. Следует отметить, что изучением транспортной сети ученые занимались еще в XIX в. Именно тогда немецкий экономист и статистик Э. Энгель в качестве единого показателя взял длину транспортных путей, которую соотнес с освоенной площадью территории и численностью населения [7. С. 283]:

КЕ -1Ш • (1)

где КЕ - коэффициент Энгеля;

Ь - протяженность дорог на данной территории, км; - площадь территории, км2;

Н - численность населения, тыс. чел.

Если в формулу коэффициента Энгеля под знак радикала вместо численности населения подставить число населенных пунктов, получим следующий показатель, являющийся модификацией предыдущего и также позволяющий оценить уровень обеспеченности автодорожной сетью - коэффициент Гольца (по имени российского ученого Г. А. Гольца). Он имеет более глубокий смысл, так как транспортная сеть соединяет между собой именно населенные пункты [7. С. 283]:

л/5 • n

где Ка - коэффициент Гольца;

N - число населенных пунктов.

Приведенные показатели позволяют оценить транспортную обеспеченность населения, которая характеризует потенциальные возможности граждан пользоваться транспортными услугами. Но для того чтобы в полной мере оценить, насколько развита дорожная сеть того

Ко , (2)

или иного субъекта Российской Федерации и входящих в его состав муниципальных образований, будет недостаточным применение только коэффициентов Энгеля и Гольца, несмотря на то, что они позволяют учитывать два немаловажных фактора, особо влияющих на состояние исследуемого объекта - площадь территории и число населенных пунктов. Оба показателя имеют один существенный недостаток: отсутствие возможности оценить уровень обеспеченности транспортом производства исследуемой территории. С этой задачей справляются уже другие показатели - коэффициенты Успенского и Василевского.

Для расчета коэффициентов Успенского (Ки) и Василевского (Ку) используются следующие формулы [7. С. 283]:

Ки = , (3)

Ку =■

ь

(4)

где ^ - общий вес отправляемых на территории грузов, т;

Q - общий вес произведенной на территории продукции, т.

По сути, коэффициент Василевского является модификацией коэффициента Успенского, как и в случае с двумя первыми показателями. При оценке уровня развития транспортной инфраструктуры он учитывает уже общий вес произведенной на территории продукции, а не вес отправляемых грузов.

Оценить обеспеченность исследуемой территории автодорожной сетью поможет и следующий показатель - густота дорожной сети, которую можно рассчитывать в двух направлениях: на 1000 км2 (Я5) и на 10 тысяч человек (Ян). В первом случае можно оценить транспортную обеспеченность с учетом площади исследуемой территории, во втором -с учетом численности населения. Обе формулы достаточно просты для расчета [8. С. 311]:

Я 1000•Ь

ЯБ =-£-, (5)

я 10000 • ь

Н = —Н— • (6)

В табл. 1 сопоставлены составляющие представленных выше формул (1)-(6), зеленым цветом отмечены параметры, прямо пропорционально изменяющие величину соответствующего коэффициента, а красным цветом - параметры, от которых определенный коэффициент находится в обратной зависимости.

Таблица 1

Влияние различных параметров на величину показателей оценки состояния дорожной сети

Составляющие показателей оценки состояния дорожной сети Ке Ко Ки Ку Ян

Протяженность дорог (ь) V V V V V V

Площадь территории (5) V V V V V

Численность населения (И) V V V V

Число населенных пунктов (И) V

Вес перевозимых грузов (¿) V

Вес произведенной продукции V

Состояние дорожной сети Алтайского края

Посредством использования рассмотренных выше показателей состояния дорожной сети была проведена оценка обеспеченности автодорожной сетью всех 59 районов Алтайского края.

В табл. 2 2 представлены исходные данные (по состоянию на конец 2015 г. 3) для расчета показателей густоты дорожной сети (формулы (5), (6)), коэффициентов Энгеля (формула (1)), и Гольца (формула (2)) и определены указанные показатели. Аналогично в табл. 3 представлены исходные данные 4 и приведены рассчитанные коэффициенты Успенского (формула (3)) и Василевского (формула (4)).

Поскольку в литературе не удалось обнаружить каких-либо нормативных значений рассмотренных показателей состояния дорожной сети, достижение которых могло бы свидетельствовать о достаточном уровне ее развития в отдельном регионе 5, целесообразно ввести градации, которые позволят провести относительное сравнение районов одного региона. Для этого можно воспользоваться следующими рассуждениями.

Минимальное значение коэффициента густоты дорожной сети в расчете на 1 000 км2 получено в Угловском районе (66,245), максимальное - в Бийском районе (531,818). Деление полученного диапазона на три равных части позволит выделить регионы:

• с относительно низким значением данного показателя (от 66,245 до 221,442);

• с условно средним значением (от 221,443 до 376,631);

• с относительно высоким значением данного показателя (от 376,632 до 531,818).

Применяя аналогичные рассуждения к прочим показателям оценки состояния дорожной

сети, получим следующие градации относительного состояния сети автодорог регионов Алтайского края (табл. 4). В табл. 5 представлена цветограмма относительного состояния дорожной сети регионов Алтайского края:

• зеленый цвет соответствует относительно благополучному состоянию;

• красным отмечены проблемные районы с относительно низким значением показателя;

• желтый говорит о среднем уровне показателя состояния дорожной сети.

Очевидно, что в построенной цветограмме оценки относительного состояния дорожной сети районов Алтайского края преобладает красный цвет. Это говорит о том, что на шкале показателей состояния дорожной сети районы «смещены» в неблагоприятную область: на рис. 1-6 видно, что большинство точек, соответствующих показателям оценки состояния дорожной сети районов Алтайского края сконцентрированы в нижней части графиков (горизонтальными линиями проведены границы градаций).

Проанализировав «традиционные» показатели состояния дорожной сети, можно сделать следующий вывод: в целом в исследуемых сельскохозяйственных районах Алтайского края уровень обеспеченности населения автодорожной сетью низкий. Исключение составляют лишь Бийский, Солонешенский, Тальменский районы, дорожная сеть которых сразу по трем-четырем показателям получила высокие оценки.

Перспективные направления развития дорожной сети и прогноз социально-экономических изменений

Полученные значения показателей были сопоставлены с основными индикаторами социально-экономического развития (средней заработной платой на одного работника и уровнем безработицы 6.

2 Здесь и далее в статье приведены только фрагменты таблиц с исходными данными в связи с большим объемом таких таблиц и ограниченным объемом статьи.

3 Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю. URL: http:// akstat.gks.ru/.

4 Там же.

5 В работе [9] сделана попытка выделить такие градации, но использование их для районов Алтайского края, на наш взгляд, неправомерно.

6 Информационный портал Алтайского края по труду и занятости населения. URL: http://www.trud22.ru/.

Таблица 2

Обеспеченность автодорожной сетью: расчет показателей густоты дорожной сети, коэффициентов Энгеля и Гольца (фрагмент)

Район

о ^ рои

ои др

£ °

° о § & ^

а и «

ежой

£ § он ра

Па н

и @

ь

ад

щ

о

л Пл

§

я и н е л е ас

н ь т с о н н е л с и Ч

§

в о т

И

н

у

п

ы н н е л е ас

н о л с

Густота дорожной

сети

3

2 м и .л е ч

о 0 0 о ы т

а н 0 а н

Коэффициент

&

я л е г н Э

Бийский округ

Алтайский 824,0 3400 26090 25 242,353 315,830 0,087 2,826

Бийский 1170,0 2200 32563 37 531,818 359,304 0,138 4,101

Быстроистокский 282,0 1804 9118 12 156,319 309,278 0,070 1,917

Ельцовский 210,0 2158 6070 17 97,312 345,964 0,058 1,096

Зональный 608,0 1717 20153 22 354,106 301,692 0,103 3,128

Красногорский 546,6 3073 15417 35 177,872 354,544 0,079 1,667

Петропавловский 425,0 1618 11843 14 262,670 358,862 0,097 2,824

Смоленский 558,0 2033 22498 31 274,471 248,022 0,083 2,223

Советский 197,8 1500 15733 20 131,867 125,723 0,041 1,142

Солонешенский 706,5 3529 9637 32 200,198 733,112 0,121 2,102

Солтонский 271,0 3020 7579 23 89,735 357,567 0,057 1,028

Троицкий 881,0 4200 23063 39 209,762 381,997 0,090 2,177

Целинный 484,0 2882 15482 22 167,939 312,621 0,072 1,922

Рубцовский округ

Волчихинский 614,1 3594 17876 15 170,868 343,533 0,077 2,645

Егорьевский 660,0 2500 13371 19 264,000 493,606 0,114 3,028

Змеиногорский 689,9 2802 19690 25 246,217 350,381 0,093 2,607

Краснощековский 801,0 3531 17192 28 226,848 465,914 0,103 2,547

Курьинский 413,2 2500 9576 22 165,280 431,495 0,084 1,762

Локтевский 352,4 2341 26332 26 150,534 133,830 0,045 1,428

Михайловский 367,2 3100 19839 11 118,452 185,090 0,047 1,988

Новичихинский 549,3 3100 9390 16 177,194 584,984 0,102 2,466

Поспелихинский 728,7 2423 23407 24 300,743 311,317 0,097 3,022

Рубцовский 631,0 3305 24079 51 190,923 262,054 0,071 1,537

Третьяковский 326,2 1998 13071 23 163,263 249,560 0,064 1,522

Угловский 321,0 4845 12697 24 66,254 252,816 0,041 0,941

Каменский округ

Баевский 386,0 2739 9511 15 140,927 405,846 0,076 1,904

Завьяловский 542,9 2203 18230 18 246,437 297,806 0,086 2,726

Каменский 374,0 3617 52941 34 103,401 70,645 0,027 1,066

Крутихинский 233,0 2051 10660 17 113,603 218,574 0,050 1,248

Мамонтовский 586,0 2305 22348 22 254,230 262,216 0,082 2,602

Панкрушихинский 421,0 2700 12179 30 155,926 345,677 0,073 1,479

Обеспеченность автодорожной сетью: расчет коэффициентов Успенского и Василевского (фрагмент)

Таблица 3

Район

к г ),

о Ч р (

ои д и ьр

то ст ои нр нр ее жт

то он

С I

д

а н

к

@

ь

ад

щ

о

л Пл

£

н е л е ас

н

ь т с о н н е л с и

V

х ы

о

в

§ о

« £

§ £

& &

т о с е в

й

и щ

б О

и

и р

о т

и р

р

е т

а н

о н н

е д

ек

в

з и

о р

п с е в

й

и щ

б О

у д

о

и

и р

о

ит р

р

е т а н

Коэффициент

£

о г о к с н е п с У

Бийский округ

Алтайский 824,0 3400 26090 22905,49 89674,57 0,065 0,041

Бийский 1170,0 2200 32563 89339,50 302793,00 0,063 0,042

Быстроистокский 282,0 1804 9118 26905,00 52428,10 0,037 0,030

Ельцовский 210,0 2158 6070 3445,00 9910,05 0,059 0,041

Зональный 608,0 1717 20153 169522,91 206390,10 0,034 0,032

Красногорский 546,6 3073 15417 16237,00 59383,50 0,060 0,039

Петропавловский 425,0 1618 11843 41168,20 140911,80 0,046 0,031

Смоленский 558,0 2033 22498 61932,02 169840,00 0,039 0,028

Советский 197,8 1500 15733 73290,81 184009,59 0,016 0,012

Солонешенский 706,5 3529 9637 2958,30 18902,20 0,152 0,082

Солтонский 271,0 3020 7579 22661,26 36889,06 0,034 0,029

Троицкий 881,0 4200 23063 24519,85 57890,95 0,066 0,050

Целинный 484,0 2882 15482 69872,08 132992,40 0,033 0,027

Рубцовский округ

Волчихинский 614,1 3594 17876 37666,40 72147,60 0,046 0,037

Егорьевский 660,0 2500 13371 23966,98 36243,60 0,071 0,062

Змеиногорский 689,9 2802 19690 59382,10 114237,88 0,046 0,037

Краснощековский 801,0 3531 17192 26871,40 74929,10 0,068 0,048

Курьинский 413,2 2500 9576 8011,30 23075,00 0,072 0,050

Локтевский 352,4 2341 26332 43173,80 80830,40 0,025 0,021

Михайловский 367,2 3100 19839 28591,80 64007,42 0,030 0,023

Новичихинский 549,3 3100 9390 58591,40 91443,40 0,046 0,040

Поспелихинский 728,7 2423 23407 76970,30 135901,77 0,045 0,037

Рубцовский 631,0 3305 24079 37689,70 82235,64 0,044 0,034

Третьяковский 326,2 1998 13071 51131,79 127373,38 0,030 0,022

Угловский 321,0 4845 12697 4650,00 10149,40 0,049 0,038

Каменский округ

Баевский 386,0 2739 9511 35249,60 58723,10 0,040 0,034

Завьяловский 542,9 2203 18230 62132,50 134389,70 0,040 0,031

Каменский 374,0 3617 52941 33274,90 81098,00 0,020 0,015

Крутихинский 233,0 2051 10660 18831,41 45695,60 0,031 0,023

Мамонтовский 586,0 2305 22348 50625,20 131662,44 0,043 0,031

Панкрушихин-ский 421,0 2700 12179 39162,80 63875,90 0,039 0,033

Таблица 4

Градации относительного состояния дорожной сети районов Алтайского края

Показатель Общий диапазон Диапазон относительного состояния

Проблемный уровень Средний уровень Благополучный уровень

Коэффициент Энгеля (К) от 0,027 до 0,152 от 0,027 до 0,069 от 0,070 до 0,112 от 0,113 до 0,152

Коэффициент Гольца (Кс) от 0,654 до 5,049 от 0,654 до 2,119 от 2,120 до 3,585 от 3,585 до 5,049

Коэффициент Успенского (Ки) от 0,014 до 0,152 от 0,014 до 0,059 от 0,060 до 0,104 от 0,105 до 0,152

Коэффициент Василевского (Ку) от 0,011 до 0,099 от 0,011 до 0,040 от 0,041 до 0,070 от 0,071 до 0,099

Густота дорожной сети в расчете на 1 000 км2 от 66,254 до 531,818 от 66,254 до 221,442 от 221,443 до 376,631 от 376,632 до 531,818

Густота дорожной сети в расчете на 10 тыс. чел. (ён) от 70,645 до 733,112 от 70,645 до 291,467 от 291,468 до 512,290 от 512,291 до 733,112

Таблица 5

Цветограмма оценки относительного состояния дорожной сети районов Алтайского края

Район Коэффициент Густота дорожной сети

Ке Ка Ки Ку йИ

Бийский район

Алтайский 0,087 2,826 0,065 0,041 242,353 315,830

Бийский 0,138 4,101 0,063 0,042 531,818 359,304

Быстроистокский 0,070 1,917 0,037 0,030 156,319 309,278

Ельцовский 0,058 1,096 0,059 0,041 97,312 345,964

Зональный 0,103 3,128 0,034 0,032 354,106 301,692

Красногорский 0,079 1,667 0,060 0,039 177,872 354,544

Петропавловский 0,097 2,824 0,046 0,031 262,670 358,862

Смоленский 0,083 2,223 0,039 0,028 274,471 248,022

Советский 0,041 1,142 0,016 0,012 131,867 125,723

Солонешенский 0,121 2,102 0,152 0,082 200,198 733,112

Солтонский 0,057 1,028 0,034 0,029 89,735 357,567

Троицкий 0,090 2,177 0,066 0,050 209,762 381,997

Целинный 0,072 1,922 0,033 0,027 167,939 312,621

Рубцовский округ

Волчихинский 0,077 2,645 0,046 0,037 170,868 343,533

Егорьевский 0,114 3,028 0,071 0,062 264,000 493,606

Змеиногорский 0,093 2,607 0,046 0,037 246,217 350,381

Краснощековский 0,103 2,547 0,068 0,048 226,848 465,914

Курьинский 0,084 1,762 0,072 0,050 165,280 431,495

Локтевский 0,045 1,428 0,025 0,021 150,534 133,830

Михайловский 0,047 1,988 0,030 0,023 118,452 185,090

Новичихинский 0,102 2,466 0,046 0,040 177,194 584,984

Поспелихинский 0,097 3,022 0,045 0,037 300,743 311,317

Окончание табл. 5

Район Коэффициент Густота дорожной сети

Ке Ко Ки Ку Ян

Рубцовский 0,071 1,537 0,044 0,034 190,923 262,054

Третьяковский 0,064 1,522 0,030 0,022 163,263 249,560

Угловский 0,041 0,941 0,049 0,038 66,254 252,816

Каменский округ

Баевский 0,076 1,904 0,040 0,034 140,927 405,846

Завьяловский 0,086 2,726 0,040 0,031 246,437 297,806

Каменский 0,027 1,066 0,020 0,015 103,401 70,645

Крутихинский 0,050 1,248 0,031 0,023 113,603 218,574

Мамонтовский 0,082 2,602 0,043 0,031 254,230 262,216

Панкрушихинский 0,073 1,479 0,039 0,033 155,926 345,677

Ребрихинский 0,055 1,571 0,031 0,020 160,657 186,611

Романовский 0,065 1,785 0,028 0,020 156,484 271,704

Тюменцевский 0,063 1,686 0,032 0,023 159,304 248,158

Шелаболихинский 0,036 0,886 0,017 0,011 81,036 158,832

Славгородский округ

Благовещенский 0,032 0,993 0,021 0,015 89,442 114,966

Бурлинский 0,037 0,768 0,025 0,018 73,270 189,098

Ключевский 0,054 1,654 0,040 0,030 127,177 227,099

Кулундинский 0,084 2,262 0,057 0,046 282,980 252,081

Немецкий национальный 0,038 1,206 0,020 0,013 127,444 111,098

Родинский 0,092 2,819 0,043 0,035 225,786 372,152

Суетский 0,037 0,654 0,018 0,014 73,466 181,656

Табунский 0,036 0,696 0,018 0,013 82,492 156,967

Хабарский 0,032 0,674 0,014 0,011 73,146 138,254

Алейский округ

Алейский 0,052 0,968 0,029 0,023 108,877 251,819

Топчихинский 0,114 2,758 0,065 0,044 295,941 439,175

Усть-Калманский 0,089 2,267 0,050 0,036 221,739 358,751

Усть-Пристанский 0,055 1,261 0,035 0,027 113,720 262,910

Чарышский 0,068 1,281 0,068 0,037 87,356 525,116

Шипуновский 0,068 1,721 0,041 0,032 186,560 244,323

Заринский округ

Залесовский 0,040 1,010 0,036 0,022 82,773 191,872

Заринский 0,081 1,550 0,052 0,034 151,803 434,651

Косихинский 0,099 2,476 0,050 0,046 291,422 336,119

Кытмановский 0,094 1,845 0,043 0,031 210,315 423,632

Тальменский 0,152 5,049 0,101 0,099 522,994 441,135

Тогульский 0,101 2,603 0,059 0,041 201,600 510,897

Барнаульский округ

Калманский 0,073 1,725 0,019 0,038 198,186 268,409

Павловский 0,095 3,294 0,027 0,026 409,260 220,791

Первомайский 0,064 2,021 0,036 0,031 245,356 165,228

Рис. 1. Коэффициент Энгеля в районах Алтайского края

5,100

* Тальменский

4,600

4,100 Бийский

а л 3,600 3,100 2,600 2,100 1,600 1,100 0,600

а Ф

н а Ф ♦ ♦

а ■©> -е- ___________________________________Л_______!.........................

1 ♦ ♦ * ♦

♦ **

♦ ♦ * ♦ . Рамоны ♦♦♦

11111

0 10 20 30 40 50 60 70

Рис. 2. Коэффициент Гольца в районах Алтайского края

0,150 - Солонешенский ♦

0,130 -

о

о 5 ОЛЮ X Ф с ^ 0,090 ----------------------------------------------------------------------------

я Ф

Щ 0,070 - Л ♦ ♦ ----------------------------------V-----------------г.............-

й 0,050 0,030 -0,010 * ♦- ♦ ♦ ♦ * ♦ ф ♦ ♦♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ---—-*—♦-*—V-*- ♦ ♦ 4 ♦ ♦ ♦ ж. ж ♦ ♦ Районы 111111

0 10 20 30 40 50 60 70

Рис. 3. Коэффициент Успенского в районах Алтайского края

Рис. 4. Коэффициент Василевского в районах Алтайского края

516,200 466,200

♦ Бийский Тальменский ♦

416,200 Павловский ♦

366,200 -

й к

§ 316,200

о

0

1 266,200

о

и

216.200 о

1-4 "

♦

166,200 - ■♦■*■ * *

♦

116,200

66,200

*

♦

♦ ♦

*

♦

♦

* ♦ * * Районы

Рис. 5. Густота дорожной сети на 1 000 км2 в районах Алтайского края

♦ Солонешенский

670,600

н 570,600 Новичихинский

е ч о Чарышский

ты 0 470,600 ♦

ет с ♦

* ♦ /

й 370,600 ♦ +

о о р о ^ ♦ ♦♦ 4 ♦ ♦ ♦ * ♦ * _________________________________________

д а т то с у Г 270,600

♦ ♦ ♦

170,600 ♦ ♦ ♦ ♦ ♦

• * ♦ ♦ ♦ * Районы

70,600

0 10 20 30 40 50 60 70

Рис. 6. Густота дорожной сети на 10 тысяч человек в районах Алтайского края

По аналогии с разделением районов на три категории относительного состояния дорожной сети также были выделены градации для показателей социально-экономического развития районов Алтайского края (табл. 6).

Таблица 6

Градации относительного состояния социально-экономического развития

районов Алтайского края

Показатель Общий диапазон Диапазон относительного состояния

Проблемный уровень Средний уровень Благополучный уровень

Среднемесячная заработная плата, руб. от 13654 до 22223 от 13654 до 16510 от 16511 до 19367 от 19368 до 22223

Уровень безработицы, % от 0,588 до 7,641 от 0,588 до 2,939 от 2,940 до 5,291 от 5,292 до 7,641

В табл. 7 представлена цветограмма социально-экономического развития регионов Алтайского края, из которой очевидно, что большинство районов края характеризуется сравнительно низкой заработной платой при низком или среднем уровне безработицы. Согласно статистическим данным, наиболее благополучная обстановка в сфере занятости сложилась в Зональном, Петропавловском, Благовещенском и Кулундинском районах.

Таблица 7

Цветограмма социально-экономического развития районов Алтайского края

Район Среднемесячная заработная плата, руб. Уровень безработицы, %

Бийский округ

Алтайский 15467 0,588

Бийский 15492 1,703

Быстроистокский 16480 4,001

Ельцовский 16845 3,397

Зональный 19708 2,571

Красногорский 14747 2,483

Петропавловский 20352 1,667

Смоленский 16541 2,514

Советский 16067 4,521

Солонешенский 15171 1,469

Солтонский 15984 4,082

Троицкий 16428 3,600

Целинный 17742 7,641

Рубцовский округ

Волчихинский 16375 3,205

Егорьевский 15405 3,539

Змеиногорский 22223 3,007

Краснощековский 14950 1,850

Курьинский 17932 2,860

Локтевский 16382 3,022

Михайловский 16014 3,770

Новичихинский 15100 5,425

Район Среднемесячная заработная плата, руб. Уровень безработицы, %

Поспелихинский 16613 2,187

Рубцовский 18242 2,362

Третьяковский 15384 1,395

Угловский 15900 3,620

Каменский округ

Баевский 15557 4,056

Завьяловский 15960 2,813

Каменский 15140 6,821

Крутихинский 14866 6,515

Мамонтовский 15116 2,166

Панкрушихинский 17660 3,147

Ребрихинский 14820 4,342

Романовский 14425 3,194

Тюменцевский 13654 2,823

Шелаболихинский 14788 2,868

Славгородский округ

Благовещенский 19841 2,534

Бурлинский 15397 4,961

Ключевский 15199 3,055

Кулундинский 20228 2,630

Немецкий национальный 14801 6,944

Родинский 15192 4,945

Суетский 15661 4,551

Табунский 15812 2,669

Хабарский 14809 4,332

Алейский округ

Алейский 14278 2,201

Топчихинский 17077 1,890

Усть-Калманский 16309 2,559

Усть-Пристанский 14290 3,827

Чарышский 14555 2,036

Шипуновский 16070 1,347

З аринский округ

Залесовский 15306 4,442

Заринский 15282 2,362

Косихинский 16420 3,775

Кытмановский 15161 3,307

Тальменский 18215 1,233

Тогульский 18092 3,233

Ба рнаульский округ

Калманский 18568 2,096

Павловский 18693 2,088

Первомайский 16678 1,130

В результате сопоставления показателей состояния дорожной сети и индикаторов социально-экономического развития территорий было выявлено существование обратной зависимости между уровнем безработицы и всеми показателями состояния дорожной сети, а так-

же обнаружена прямая связь между среднемесячной заработной платой и большинством показателей состояния сети автодорог (табл. 8 7).

Таблица 8

Взаимосвязь между показателями состояния дорожной сети и индикаторами социально-экономического развития района: коэффициенты корреляции

Показатель ke KG ku kv ds dH

Среднемесячная заработная плата, w 0,286 0,340 - 0,213 0,379 -

Уровень безработицы, u -0,446 -0,391 -0,403 -0,401 -0,447 -0,270

В табл. 9 представлены уравнения линейной регрессии, позволяющие прогнозировать рассматриваемые социально-экономические показатели в зависимости от развития дорожной сети региона (уравнения линейной регрессии построены при помощи программы SPSS, метод Linear Regression).

Таблица 9

Зависимость индикаторов социально-экономического развития района от показателей состояния дорожной сети

Уравнение линейной регрессии

R2

Зависимость среднемесячной заработной платы (w) от:

коэффициента Энгеля (КЕ) w(ke) = 14982,686 + 17871,523-Ke 0,081

коэффициента Гольца (Кс) W(Kg) = 14985,805 + 677,169-Kg 0,116

коэффициента Успенского (Ки) w(Ku) = 16090,797 + 4721,915-Ku 0,004

коэффициента Василевского (Ку) w(KV) = 15523,341 + 23546,950-KV 0,045

густоты дорожной сети в расчете на 1 000 км2 w(ds) = 15039,917 + 6,622-ds 0,143

густоты дорожной сети в расчете на 10 тысяч человек (ён) w(dH) = 16152,088 + 0,476-dH 0,001

Зависимость уровня безработицы (и от:

коэффициента Энгеля (КЕ) u(ke) = 4,954 - 23,744-ke 0,199

коэффициента Гольца (Ка) u(kg) = 4,482 - 0,658-Kg 0,152

коэффициента Успенского (Ки) u(Ku) = 4,360 - 26,475-Ku 0,165

коэффициента Василевского (Ку) u(Kv) = 4,443 - 37,580-Kv 0,160

густоты дорожной сети в расчете на 1 000 км2 №) u(ds) = 4,464 - 0,007-dS 0,199

густоты дорожной сети в расчете на 10 тысяч человек (ён) u(dn) = 4,151 - 0,003 -dH 0,073

Поскольку в данном случае модели регрессии построены для генеральной совокупности -всех районов Алтайского края, основным показателем качества моделей выступает коэффициент детерминации Я2, показывающий долю дисперсии зависимой переменной, которую описывает рассматриваемая модель. С учетом этого для прогнозирования среднемесячной заработной платы следует принять модель, описывающую ее зависимость от густоты дорожной сети в расчете на 1 000 км2 (а?5), а для прогнозирования уровня безработицы - модель,

7 Представлены только коэффициенты корреляции, по модулю превышающие 0,20.

связывающую эту переменную либо также с густотой дорожной сети в расчете на 1 000 км2 либо с коэффициентом Энгеля (КЕ). Например, рассмотрим Ключевский район, все показатели состояния дорожной сети которого являются относительно «проблемными», среднемесячная заработная плата жителей низкая при среднем уровне безработицы. Схематично административная карта Ключевского района представлена на рис. 7. Видно, что дорожная сеть данного района относится к радиальному типу, достоинством которого является удобная связь периферии с центром. Однако при этом затруднено сообщение периферийных населенных пунктов друг с другом.

Рис. 7. Схематичное изображение административной карты Ключевского района

Рельеф района - равнинный, т. е. строительство дорог между периферийными населенными пунктами не должно представлять особых трудностей. На рис. 8 представлена предлагаемая к постройке дорога между населенными пунктами Покровка и Западный Угол. Напрямую расстояние между этими населенными пунктами составляет около 13 км, но если в качестве основы для строительства использовать грунтовые дороги, то протяженность рекомендуемой дороги составит 15,8 км.

Тогда суммарная протяженность автомобильных дорог в Ключевском районе составит 387,0 + 15,8 = 402,8 км, показатель густоты дорожной сети на 1 000 км2, рассчитанный по формуле (5), - 132,369, а прогнозируемая среднемесячная заработная плата жителей района (в ценах 2015 г.)

^0^) = 15039,917 + 6,622-й$ = 15039,917 + 6,622-132,369 = 15916 руб.

Прогнозный уровень заработной платы выше, чем фактический по итогам 2015 г. (15199 руб.), однако он также является относительно низким. Можно рассчитать, что для того, чтобы заработная плата в районе выросла до «среднего» уровня (16511 руб.) только

за счет ввода в действие дополнительных дорог, необходимо построить дополнительно 289 км дорог с твердым покрытием.

Рассчитаем также, как в соответствии с построенными моделями изменится уровень безработицы в Ключевском районе при постройке новой автомобильной дороги между населенными пунктами Покровка и Западный Угол. Если использовать модель зависимости уровня безработицы от показателя густоты дорожной сети на 1 000 км2, то прогнозируемый уровень безработицы составит

u(ds) = 4,464 - 0,007-ds = 4,464 - 0,007-132,369 = 3,537 %.

Для снижения уровня безработицы до «низкого» уровня (2,939 %) необходим ввод в действие 274 км дорог с твердым покрытием.

Если использовать модель зависимости уровня безработицы от коэффициента Энгеля (новое значение с учетом ввода 15,8 км автодорог, рассчитанное по формуле (1), - 0,056), то прогнозируемый уровень безработицы составит

u(KE) = 4,954 - 23,744-KE = 4,954 - 23,744-0,056 = 3,624 %.

Для снижения уровня безработицы до «низкого» уровня (2,939 %) в соответствии с моделью зависимости уровня безработицы от коэффициента Энгеля необходим ввод в действие 224 км дорог с твердым покрытием при неизменности площади района и численности его населения.

Следует отметить, что построенные модели имеют погрешности. Например, прогнозный уровень безработицы в Ключевском районе при условии введения новой автомобильной дороги выше фактического. На погрешности моделей указывают и невысокие коэффициенты детерминации R2. Погрешность моделей связана, прежде всего, с тем, что размер заработной

Рис. 8. Рекомендуемая к постройке новая автомобильная дорога между населенными пунктами Покровка и Западный Угол в Ключевском районе Алтайского края (Карта Ключевского района. ЦКК: http://russia-karta.ru/kljuchevskij-rajon.htm)

платы и уровень безработицы связаны не только с состоянием сети дорог, имеются и другие факторы, которые необходимо включать в модель для повышения ее качества, и это - тема дальнейших исследований.

Тем не менее приведенные регрессионные модели показывают общее направление влияния показателей состояния сети автомобильных дорог района на основные социально-экономические показатели его развития, доказывают, что более обеспеченные дорогами районы характеризуются и более высокими социально-экономическими показателями, и обосновывают необходимость связи периферийных населенных пунктов района между собой автодорогами с твердым покрытием.

Список литературы

1. Большакова Ю. А. Факторы и показатели устойчивого развития социальной инфраструктуры сельских территорий // Вестн. НГИЭИ. 2015. № 11. С. 15-20.

2. Корчагина И. А. Развитие сельских территорий Алтайского края: проблемы и пути решения // Science Time. 2014. № 7. С. 179-187.

3. Куриков В. М., Садыков А. Ф. Социально-экономическая стратегия развития транспортной системы региона на примере Ханты-Мансийского автономного округа - Югры // Транспортное дело России. 2014. № 4. С. 82-85.

4. Ильина Е. А. Оценка влияния развития транспортной сети на экономическое развитие региона // ARS ADMINISTRANDI. 2013. № 2. С. 91-97.

5. Бобышев Е. Н., Шамин А. Е. Факторы, влияющие на развитие дорожной сети в сельских территориях // Вестн. Чуваш. ун-та. 2011. № 1. С. 335-339.

6. Магомадов И. Д. Влияние состояния автодорожного комплекса, как важнейшей составляющей производственной инфраструктуры, на уровень социально-экономического развития территории // Транспортное дело России. 2009. № 8. С. 58-60.

7. Дабиев Д. Ф., Дабиева У. М. Оценка транспортной инфраструктуры макрорегионов России // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 11. С.283-284.

8. Лапин Р. П. Оценка густоты дорожной сети // Молодой ученый. 2016. № 12. С. 311314.

9. Федорова В. Е., Федорова С. В. Оценка влияния состояния дорог на развитие региона // Вестн. АДФ. 2013. № 2. С. 141-153.

Материал поступил в редколлегию 16.10.2017

N. V. Volkova, N. V. Svistelnik

Biysk Technological Institute -A Branch of the Polzunov Altai State Technical University

THE ROAD NETWORK IN THE ALTAI TERRITORY: CONDITION ASSESSMENT AND SOCIO-ECONOMIC EFFECT

Abstract

The condition of the road network by many researchers regarded as one of the factors in the region development, and noted the special importance of this infrastructure component development for rural areas. In the literature on the subject often noted that the lack of roads in agriculture and their poor quality has a negative impact on social and market infrastructure, can lead to violation of relations between economic entities, to slow the development of the labour market, to create tension in the social sphere workers, etc. In this paper, we examined indicators that allow us to assess the condition of the Altai territory road network: the coefficients of the Engel, Goltz, Uspensky, Vasilevsky; road network density per 1000 sq. km of area and per 10 thousand of population. Also we carried out a correlation analysis of the relationship of these indicators to the main indicators of the Altai Territory agricultural areas socio-economic development (the average wage per employee and level of unemployment). And we constructed the linear regression models that characterize the impact on the socio-economic indicators of the road network development level.

Keywords

coefficients of the Engel, Goltz, Uspensky, Vasilevsky, road network density

References

1. Bolshakova U. A. Factory i pokazateli ustoichivogo razvitiya sotsialnoy infrastruktury selskikh territorii [Factors and indicators of sustainable development of rural social infrastructure]. VestnikNGIEI [Newsletter of NGIEI], 2015, № 11, p. 15-20. (in Russ.)

2. Korchagina I. A. Razvitie selskikh territorii Altaiskogo kraya: problemy i puti resheniya [Development of rural territories of the Altai Territory: problems and solutions]. Science Time, 2014, № 7, p. 179-187. (in Russ.)

3. Kurikov V. M., Sadykov A. F. Sotsialno-ekonomicheskaya strategiya razvitiya transport-noy sistemy regiona na primere Khanty-Mansiiskogo avtonomnogo okruga - Ugry [Socioeconomic strategy for the development of the region's transport system based on the example of the Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug - Yugra]. Transportnoe delo Rossii [Transport business in Russia], 2014, № 4, p. 82-85. (in Russ.)

4. Ilina E. A. Otsenka vliyaniya razvitiya transportnoy seti na ekonomicheskoye razvitiye regiona [Assessment of the impact of the transport network development on the region economic development]. ARSADMINISTRANDI, 2013, № 2, p. 91-97. (in Russ.)

5. Bobyshev E. N., Shamin A. E. Faktory, vliyayushchiye na razvitiye dorozhnoy seti v selskikh territoriyakh [Factors affecting the development of the road network in rural areas]. Vestnik Chuvashskogo universiteta [Bulletin of the Chuvash University], 2011, № 1, p. 335-339. (in Russ.)

6. Magomadov I. D. Vliyaniye sostoyaniya avtodorozhnogo kompleksa kak vazhneyshey sostavlyayushchey proizvodstvennoy infrastruktury, na uroven sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya territorii [Influence of the road complex state as the most important component of the production infrastructure on the level of social and economic development of the territory]. Transportnoe delo Rossii [Transport business in Russia], 2009, № 8, p. 58-60. (in Russ.)

7. Dabiyev D. F., Dabiyev U. M. Otsenka transportnoy infrastruktury makroregionov Rossii [Assessment of transport infrastructure in Russia's macro regions]. Mezhdunarodnyy zhurnal

prikladnykh i fundamental'nykh issledovaniy [International Journal of Applied and Fundamental Research], 2015, № 11, p. 283-284. (in Russ.)

8. Lapin R. P. Otsenka gustoty dorozhnoy seti [Estimating the road network density]. Molo-doy uchenyy [Young Scientist], 2016, № 12, p. 311-314. (in Russ.)

9. Fyodorova V. E., Fyodorova S. V. Otsenka vliyaniya sostoyaniya dorog na razvitiye regiona [Assessment of the impact of road conditions on the development of the region]. Vestnik ADF [Newsletter of ADF], 2013, № 2, p. 141-153. (in Russ.)

Информация об авторах Information about the Authors

Волкова Наталья Викторовна кандидат экономических наук доцент кафедры экономики предпринимательства Бийского технологического института (филиал) ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова»

(ул. имени Героя Советского Союза Трофимова, 27, Бийск, 659305, Россия)

Свистельник Надежда Вячеславовна

студент 4-го курса Бийского технологического института (филиал) ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова»

(ул. имени Героя Советского Союза Трофимова, 27, Бийск, 659305, Россия)

Волкова Н. В., Свистельник Н. В. Дорожная сеть Алтайского края: оценка состояния, влияние на социально-экономическое развитие // Мир экономики и управления. 2018. Т. 18, № 2. С. 101-120.

Volkova Natalya V. PhD in Economics

Associate professor of the Department of Business Economics of Biysk Technological Institute - A Branch of the Polzunov Altai State Technical University

(27 Trofimov Str., Biysk, 659305, Russian Federation)

Svistelnik Nadezhda V.

4th year student of Biysk Technological Institute - A Branch of the Polzunov Altai State Technical University

(27 Trofimov Str., Biysk, 659305, Russian Federation)

Volkova N. V., Svistelnik N. V. The Road Network in the Altai Region: Assessment of Condition and Effect for Socio-Economic Development. World of Economics and Management, 2018, vol. 18, no. 2, p. 101-120. (in Russ.)

DOI 10.25205/2542-0429-2018-18-2-101-120

[email protected] ORCID: 0000-0002-8210-2427 Researcher ID: L-4591-2018*

[email protected]

Для цитирования For citation