Территориальная структура населения Нижегородской городской агломерации в 2019–2021 годах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена трансформациям, произошедшим в территориальной структуре населения Нижегородской агломерации в 2019–2021 гг. в течение пандемии коронавируса. Выявленные изменения анализируются в контексте двух концепций – городского социально-экономического сжатия (urban shrinkage) и территориальной шокоустойчивости (spatial resilience). Особое внимание уделено микроуровневым изменениям территориального распределения дневного и ночного населения, изученным на основе агрегированных анонимизированных данных сотовых операторов. Результаты работы позволяют расширить представления об устройстве городских агломераций как локальных систем расселения сквозь призму их потенциальной реакции на кризисные явления. Кроме того, работа может представлять интерес с точки зрения механизмов формирования внутренней территориальной шокоустойчивости крупных городских агломераций. Также одним из аспектов ее научной новизны стала делимитация Нижегородской агломерации методом оценки интегральной транспортной доступности. По итогам проведенного исследования постулируется, что территориальная структура населения Нижегородской агломерации показала сравнительно высокий уровень устойчивости к неблагоприятным последствиям пандемии коронавируса. Это объясняется комплексным характером ее устройства и потенциальной способностью к перераспределению негативных эффектов. Одной из ключевых реакций территориальной структуры как дневного, так и ночного населения стал рост ее микроуровневой поляризации. Особенно сильно она затронула общественно-деловые и смешанные зоны, а также крупные массивы селитебной застройки. Рост поляризации наблюдался в центральных зонах городов, и в том числе в ядре агломерации, соответствующем историческому центру Нижнего Новгорода. Появилась тенденция к дифференциации низкоплотных селитебных пригородных зон. На основании вышесказанного постулируется вывод, что произошедшие изменения в территориальной структуре населения можно назвать особой формой “агломерационного сжатия”, не сопровождающейся сокращением численности населения агломерации, но усиливающей внутренние территориальные диспропорции.

Об авторах

А. А. Михайлов

Институт географии РАН; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Автор, ответственный за переписку.
Email: mikhaylov-aa@ranepa.ru
Россия, Москва; Россия, Москва

П. М. Полян

Институт географии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: pavel.polian@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Антонов Е.В. Городские агломерации: подходы к выделению и делимитации // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2020. Т. 13. № 1. С. 180–202.
  2. Антонов Е.В., Махрова А.Г. Крупнейшие городские агломерации и формы расселения надагломерационного уровня в России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2019. № 4. С. 31–45.
  3. Батунова Е.Ю., Гунько М.С., Медведев А.А. Неуправляемое пространство: планирование и политика в условиях депопуляции в Ивановской области // Вестн. Санкт-Петербург. ун-та. Науки о Земле. 2021. Т. 66. № 3. С. 440–459.
  4. Гунько М.С., Еременко Ю.А., Батунова Е.Ю. Стратегии планирования в условиях городского сжатия в России: исследование малых и средних городов // Мир России. Социология. Этнология. 2020. Т. 29. № 3. С. 121–141.
  5. Зубаревич Н.В. Неравенство регионов и крупных городов России: что изменилось в 2010-е годы? // Общественные науки и современность. 2019. № 4. С. 57–70.
  6. Лаппо Г.М. Города России. Взгляд географа. М.: Новый хронограф, 2012.
  7. Лаппо Г.М., Полян П.М., Селиванова Т.А. Агломерации России в XXI веке // Вестн. Фонда регионального развития Иркутской области. 2007. Т. 1. С. 45–52.
  8. Махрова А.Г., Бабкин Р.А., Казаков Э.Э. Динамика дневного и ночного населения как индикатор структурно-функциональных изменений территории города в зоне влияния Московского центрального кольца с использованием данных операторов сотовой связи // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2020. Т. 13. № 1. С. 159–179.
  9. Махрова А.Г., Кириллов П.Л., Бочкарев А.Н. Методические подходы к изучению трудовой маятниковой миграции населения // Теоретические и методические подходы в экономической и социальной географии. 2019. С. 96–114.
  10. Нефедова Т.Г. Поляризация пространства России: ареалы роста и “черные дыры” // Экономическая наука современной России. 2009. Т. 1. № 44. С. 62–77.
  11. Нефедова Т.Г., Старикова А.В. Миграции населения как способ его адаптации к поляризации пространства в Центре России // Социологические исследования. 2020. № 10. С. 24–38.
  12. Полян П.М. Территориальные структуры – урбанизация – расселение. М.: Новый хронограф, 2014.
  13. Полян П.М., Заславский И.Н., Наймарк Н.И. Проблемы делимитации городских агломераций: сравнение и синтез ведущих методик // Проблемы территориальной организации пространства и расселения в урбанизированных районах. Свердловск, 1988. С. 26–40.
  14. Райсих А.Э. Определение границ городских агломераций России: создание модели и результаты // Демографическое обозрение. 2020. Т. 7. № 2. С. 54–96.
  15. Adedeji O.H., Odufuwa B.O., Adebayo O.H. Building capabilities for flood disaster and hazard preparedness and risk reduction in Nigeria: need for spatial planning and land management // J. Sustainable Development in Africa. 2012. Vol. 14. № 1. P. 45–58.
  16. Bartholomae F., Woon Nam C., Schoenberg A. Urban shrinkage and resurgence in Germany // Urban Studies. 2017. Vol. 54. № 12. P. 2701–2718.
  17. Buhnik S. From shrinking cities to Toshi no Shukushō: Identifying patterns of urban shrinkage in the Osaka metropolitan area // Berkeley Planning J. 2010. Vol. 23. № 1. P. 132–155
  18. Carpenter S., et al. From metaphor to measurement: Resilience of what to what? // Ecosystems. 2001. Vol. 4. № 8. P. 765–781.
  19. Cunningham-Sabot E., et al. Shrinking cities in France and Great Britain: A silent process // The future of shrinking cities: Problems, patterns and strategies of urban transformation in a global context. 2009. P. 17–28.
  20. Dovey K., Rao F., Pafka E. Agglomeration and assemblage: Deterritorialising urban theory // Urban Studies. 2018. Vol. 55. № 2. P. 263–273.
  21. Fol S. Urban shrinkage and socio-spatial disparities: are the remedies worse than the disease? // Built Environment. 2012. Vol. 38. № 2. P. 259–275.
  22. Gill D., Ritchie L. Considering cumulative social effects of technological hazards and disasters // American Behavioral Scientist. 2020. Vol. 64. № 8. P. 1145–1161.
  23. Haase A., et al. Conceptualizing urban shrinkage // Environment and Planning A. 2014. Vol. 46. № 7. P. 1519–1534.
  24. Haase A., et al. Varieties of shrinkage in European cities // European Urban and Regional Studies. 2016. Vol. 23. № 1. P. 86–102.
  25. Hospers G.J. Urban shrinkage in the EU // Shrinking Cities. Routledge. 2014. P. 47–58.
  26. Ma X., et al. Evaluation of Urban Spatial Resilience and Its Influencing Factors: Case Study of the Harbin–Changchun Urban Agglomeration in China // Sustainability. 2022. Vol. 14. № 5. P. 2899–2920.
  27. Marek D., et al. Economic impacts of Covid-19 on the labor market and human capital // Terra Economicus. 2020. Vol. 18. № 4. P. 78–96.
  28. Masnavi M.R., Gharai F., Hajibandeh M. Exploring urban resilience thinking for its application in urban planning: A review of literature // Int. J. Environmental Science and Technology. 2019. Vol. 16. № 1. P. 567–582.
  29. Meerow S., Newell J.P., Stults M. Defining urban resilience: A review // Landscape And Urban Planning. 2016. Vol. 147. P. 38–49.
  30. Shetty S., Reid N. Global challenges and local responses: Creating a new urban world in the shrinking cities of the US industrial midwest // Reg. Science Policy & Practice. 2013. Vol. 5. № 2. P. 201–217.
  31. Taşan-Kok T., Stead D., Lu P. Conceptual overview of resilience: History and context // Resilience thinking in urban planning. Istanbul, 2013. P. 39–51.
  32. Yi C., Jackson N. A review of measuring ecosystem resilience to disturbance // Environmental Research Lett. 2021. Vol. 16. № 5. Art. 053008.

© А.А. Михайлов, П.М. Полян, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».