Целью исследования является оценка туристско-рекреационного потенциала муниципальных образований на территории Пермского края. Исследование актуально, так как важно продемонстрировать, какие муниципальные образования обладают наибольшей туристской привлекательностью в настоящий момент, а в каких туристская отрасль развивается медленно или не развита вообще, исходя из их специфических особенностей. Опираясь на опыт прошлых авторских исследований, авторы использовали статистические данные муниципальных образований Пермского края. Критерии выделялись по показателям муниципальных образований региональной службы статистики за 2024 г. Путем вычисления общей балльной оценки, на основе доработанной формулы расчета туристско-рекреационного потенциала М. В. Гудковских, статистические данные были нормированы по принципу среднего индекса по каждому муниципальному образованию. С помощью компьютерных расчетов и метода иерархической кластеризации (метод Варда) данные были преобразованы в дендрограмму и картоид, в которых муниципальные образования региона были разделены на четыре группы в соответствии с уровнем их туристского потенциала. Результаты исследования позволяют оценить туристский потенциал муниципальных образований Пермского края, опираясь на современные реалии, связанные с социально-экономическими, политическими и внутренними факторами развития субъектов на региональном уровне.
Цель работы - развитие территориальных рекреационных систем России на основе реализации рекреационного потенциала доисторических объектов культурного наследия. В статье рассмотрены возможности включения доисторических объектов культурного наследия России в инновационную (навигационную) туристскую деятельность. Разнообразие объектов, пригодных для навигационной туристской деятельности, выявлено в ходе экспедиционных работ 2008-2024 гг. на территории Русской равнины, в горах Северного Кавказа и Южной Сибири. В работе применялись стандартные географические методы исследований: комплексное описание объектов и окружающих ландшафтов, создание базы данных и геопространственный анализ. Методологической основой работы послужила навигационная концепция информационного моделирования мира. Разработаны навигационные аспекты доисторического культурного наследия и формы его использования туризме. Определен природно-ресурсный потенциал территории России для развития навигационной туристской деятельности на основе балльной оценки с учетом природных, культурных и социально-экономических факторов. Выделенные зоны с разным уровнем природно-ресурсного потенциала необходимо учитывать в процессе разработки стратегии пополнения ресурсной базы внутреннего туризма. Территории с высоким потенциалом приурочены к популярным туристским дестинациям и могут стать первыми в реализации инновационных проектов навигационной деятельности, что поможет рассредоточить туристский поток и снизить нагрузку на другие объекты туристского интереса. Низкий потенциал навигационного туризма отмечен в Арктической зоне и на прилегающих малоосвоенных территориях. Расположенные здесь доисторические объекты культурного наследия могут выполнить роль точек притяжения туристского интереса и новых центров хозяйственного освоения.
Дается описание современного состояния авиагрузового транспорта мира, определены основные особенности его размещения. Доля воздушного транспорта в общемировом объеме перевозок грузов по их стоимости составляет 35%, по весу грузов - 1%. Основными авиагрузами являются продукция с высокой долей добавленной стоимости, экономически и физически скоропортящиеся товары немедленного потребления. 55% мирового парка грузовых самолетов принадлежит авиакомпаниям США, 21% - европейским компаниям. Мировой грузооборот авиатранспорта увеличился в 2004-2021 гг. с 139 до 219 млрд т-км, объем перевезенных авиатранспортом грузов - с 41 до 66 млн т. Для грузовых авиаперевозок характерен высокий уровень концентрации: одна треть всего мирового грузооборота приходится на 5 крупнейших авиакомпаний, две трети - на 15 крупнейших; 30% объема перевезенных грузов - на 4 крупнейшие компании, 60% - на 20 самых больших. Более половины мирового грузооборота (59%) концентрируется в 7 странах (США (19%), КНР (9%), ОАЭ, Гонконг, Катар, Южная Корея, Япония). При кризисах концентрация авиаперевозок в крупнейших по грузообороту странах (и грузовых авиакомпаний) увеличивается, в период общего восстановления и быстрого роста доля ведущих стран и крупнейших авиакомпаний в общемировом грузообороте, наоборот, сокращается. В главном мировом транспортно-экономическом кольцевом поясе (Северная Америка - Европа - страны Персидско-го залива - Южная, Юго-Восточная и Восточная Азия - Северная Америка) концентрируется 60% всех перевозимых в мире авиагрузов. Грузовые потоки авиатранспорта более разрежены в пространстве, чем пассажирские; основные грузовые авиаузлы тяготеют к местам производства продукции с высокой добавленной стоимостью и к центрам ее немедленного потребления. Сеть грузовых авиалиний имеет более дисперсный пространственный характер своего распределения по территории, чем сеть пассажирских авиалиний: она обслуживает незначительное число центров, тогда как пассажирская - максимальное их число.
Статья представляет собой полимасштабное исследование обеспечения разными видами продовольствия населения регионов и региональных центров Центрального Нечерноземья. Существенное сокращение объемов сельскохозяйственного производства в постсоветское время отразилось на состоянии регионального производства пищевых продуктов и изменении специализации регионов. Показано, что регионы, специализирующиеся на производстве и на переработке отдельных видов продовольствия, могут не совпадать. Приход агропромышленных холдингов привел к сильной концентрации производства внутри регионов. Тем не менее, снабжение населения продовольствием опирается также и на межрегиональные и международные связи. Анализ соотношения в регионах производства и потребления продукции при активном межрегиональном обмене позволил выделить их преимущественную специализацию на определенных продуктах. Рассмотрены различия в развитии промышленного производства продуктов питания и обеспеченность населения регионов основными видами продовольствия (мясом, молоком, овощами, фруктами, яйцом, картофелем) собственного производства. Ее сопоставление с доктринальными значениями по соответствующим продуктам и учет связей при обмене продовольствием позволили определить специфику продовольственного обеспечения разных регионов. На примере обеспечения региональных центров Центрального Нечерноземья молоком и молочными продуктами выявлены межрегиональные продовольственные связи, показано соотношение собственного производства, ввоза из российских регионов разной степени удаленности и импорта.
В начале 2020-х гг. в России увеличивается дефицит квалифицированной рабочей силы. Официальных статистических данных становится недостаточно для оценки состояния рынка труда. Благодаря повсеместному распространению использования сети Интернет поиск работников и работодателей в большей степени переместился в цифровую сферу в форме публичных вакансий и резюме. Новые источники информации на основе технологии больших данных позволяют существенно дополнять картину современного состояния и функционирования российского рынка труда в региональном разрезе. В данном исследовании в качестве источника используется агрегированная база данных 3 основных площадок по онлайн-рекрутменту. В статье рассмотрена дифференциация регионов по спросу на рабочую силу, который был изучен в следующих разрезах: метод занятости, квалификация, сфера экономики и опыт. Спрос на рабочую силу по данным базы данных публичных вакансий имеет сильные региональные различия. При этом они носят не хаотичный характер, а подчиняются географическим закономерностям согласно основным осям регионализации России и прежде всего по направлениям Центр - Периферия (метод занятости и квалификация) и староосвоенный Запад - слабоосвоенный Восток (сфера экономики и опыт работы). Остальные оси регионализации в спросе на рабочую силу практически не проявляются. При этом корреляции региональной структуры спроса на рабочую силу с данными Росстата о структуре занятых по ОКВЭД-2 не выявлено. Основными факторами, определяющими структуру спроса на рабочую силу в регионах, являются структура региональной экономики и плотность населения.
Одно из направлений совершенствования стратегического планирования в российской Арктике - повышение степени учета арктической специфики в стратегиях социально-экономического развития. Это определило цель исследования - оценить степень проявленности арктической специфики в текстах стратегий социально-экономического развития регионов и муниципалитетов Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) методом контент-анализа. Использована авторская методика контент-анализа текстов стратегий социально-экономического развития на основе сформированного перечня 34 слов-маркеров, которые отбирались исходя из соответствия семи первичным элементам арктической специфики и их сочетаниям. Проведен контент-анализ текстов 61 действующих стратегий социально-экономического развития, определена встречаемость слов-маркеров, выявлены наиболее и наименее употребляемые слова-маркеры перечня. Среди наиболее встречаемых: «удаленность/отдаленность», «самобытность/уникальность» и «Крайний Север». Наименее встречаемые: «фронтир», «таяние льдов», «арктические технологии». 12 слов-маркеров из 34 исследованных обнаружены более чем в половине стратегий. Рассмотрено соотношение встречаемости понятий «АЗРФ» и «Крайний Север» в региональных и муниципальных стратегиях, обнаружено превалирование «АЗРФ» в стратегиях муниципалитетов на границе Арктической зоны. На примере Ямало-Ненецкого автономного округа разобраны различия между городскими и районными стратегиями по употреблению слов-маркеров, связанных с климатом. Не подтвердилась гипотеза о прямой связи между объемом стратегий и отражением в них арктической специфики. Выделены четыре группы муниципальных стратегий в зависимости от степени проявления арктической специфики и объема стратегий. Выявлены различия в уровне проявления арктической специфики в муниципальных стратегиях социально-экономического развития в зависимости от географического положения.
Определены основные географические параметры портового кластера на примере крупнейшего в мире порта Нинбо Чжоушань (КНР). Увеличение глубины осадки судов и размера их грузоподъёмности привело к смещению портов к глубоководным акваториям, и, как следствие, кардинальному изменению их пространственного распределения, возникновению новых форм их концентрации - портовых агломераций (плотных скоплений портов на близлежащей акватории) и портовых кластеров (их дисперсному скоплению). Основными отличиями портового кластера от портовой агломерации, выявленными на примере анализа функциональной и морфологической структуры порта Нинбо Чжоушань, являются его очень сложный функциональный и пространственно-морфологический состав, относительно большие расстояния между отдельными его элементами (в среднем от 16 км до 68 км при максимальных значениях в 120-207 км) и единая институциональная структура (единое портовое управление). Картометрически обнаружены 11 полифункциональных (сочетаются 2-7 разных групп грузов) и 19 монофункциональных портовых зон (всего 30), в которых сосредоточено 68 портовых терминалов и пунктов. Выявлены следующие пространственные этапы расширения этого портового кластера: 1) вытягивание портового ареала в виде полосы с запада на восток с охватом соседних островов; 2) возникновение узкоспециализированных терминалов на малонаселенных островах архипелага Чжоушань, изолированных от основной портовой полосы-дуги и сильно удаленных от главного портового ядра Нинбо (на 80-100 км); 3) дальнейшее удлинение главной портовой полосы на юг.
Миграционная привлекательность крупных городов и их пригородов (центров) и отток населения с периферии в России - известный факт. С использованием детальных пространственных данных анализируется пространственное разнообразие миграционного баланса 137 выделенных центров, представленных городами с числом жителей 100 тыс. и более и их пригородами, и 82 периферийных территорий за 2011-2020 гг. Анализируется не только переток между центрами и периферией, но и между отдельными центрами, а также миграция с центрами и периферией своих регионов и в межрегиональном обмене. Из многообразия центров выделяются 21 главных, которые концентрируют основной переток населения с периферийных территорий и стягивают население с других центров. При этом половина центров испытывали миграционную убыль. Выделяются центры - лидеры миграционного перетока в каждом федеральном округе, особенностям миграционного баланса крупнейших центров уделено особое внимание. Использованные данные позволили проводить анализ с учетом и без учета автовозврата, который влияет на масштабы миграционного прироста/убыли, но, как выяснилось, практически не меняет пространственную картину перетока населения между центрами и периферией.
В статье анализируются уровень и динамика межрегионального неравенства в России, Казахстане, Узбекистане, Беларуси в сравнении с другими странами Европы на основе данных официальной статистики стран СНГ (1995-2022 гг.) и Евростата (2011-2022 гг.). В качестве основного параметра оценки используется взвешенный по населению и нормированный в зависимости от числа территориальных единиц коэффициент Джини. В Белоруссии и в странах Евросоюза уровень межрегионального неравенства ниже, что связано с высокой и более равномерной освоенностью территории, более устойчивой структурой экономики. В России, Казахстане и Узбекистане уровень межрегионального неравенства выше, а его динамика разнонаправленная, что связано с влиянием ресурсной ренты на ограниченный круг регионов. В России и Узбекистане с конца 2010-х гг. неравенство росло, в Казахстане сокращалось, а в Беларуси было небольшим и стабильным вследствие особенностей структуры экономики и институциональных факторов развития. Оценки влияния макроэкономической динамики на межрегиональное неравенство не дали очевидного подтверждения ее воздействия. Влияние перераспределительной политики государства можно оценить лишь для России: значительный рост трансфертов в кризисы 2009 и 2020 гг. способствовал смягчению неравенства. Внутри федеральных округов (ФО) России дифференциация в целом ниже. Высокое неравенство характерно для крайне неоднородного Уральского ФО и Центрального ФО, где оно в последние годы снижалось. В Дальневосточном ФО региональная дифференциация росла, постепенное ее увеличение происходило и в регионах Северо-Западного ФО.
Районирование - традиционное направление и «визитная карточка» российской географии. Однако электоральное районирование, разрабатываемое в рамках политической географии, существенно уступает в разработанности не только экономическому, но и культурному, туристско-рекреационному и экологическому. В настоящей статье предложена методика районирования, разработанная на примере структурирования электорального пространства Республики Корея. Макроструктуры на южнокорейских выборах подробно изучены, так как один из важнейших и специфичных феноменов южнокорейской политики - регионализм. В данной работе особое внимание уделяется средним и нижним «этажам» районирования - электоральным районом, под- и микрорайонам. В основу различий между электоральными районами среднего уровня положен традиционный для электорально-географических исследований количественный принцип, подразумевающий членение территории по основным электоральным показателям. Конфигурация этих районов подчинена центр-периферийной дифференциации, где центры - крупные города и места локализации «региональных синдромов» и «элитогенеза». Подрайоны сочетают и количественное своеобразие, и качественные особенности локальных политических культур. В основном это «электоральные аномалии» в теле районов, обособляющиеся под действием каких-либо эффектов местного электорального контекста. Электоральные микрорайоны могут обладать любым сочетанием качественных и количественных характеристик и выделяются обычно из-за наличия объектов (университетских кампусов, промышленных комплексов, военных баз и др.), обуславливающих проживание в них групп избирателей со специфичным электоральным поведением. Полученная схема районов - удобная система, упорядочивающая разнообразие и сложность электорального пространства страны в более простую структуру, демонстрирующую ключевые особенности электоральной географии Республики Корея.