ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ АРКТИЧЕСКИХ ТЕРРИТОРИЙ ПО УРОВНЮ ФИНАНСОВОЙ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ

Екатерина Александровна ЗАХАРЧУК, Полина Сергеевна ТРИФОНОВА

Е. А. Захарчук, П. С. Трифонова / Известия УГГУ. 2018. Вып. 4(52). С. 143-151

Актуальность. Развитие арктических территорий Российской Федерации в последние годы является одним из приоритетных направлений развития государства (освоение богатых залежей углеводородного сырья, развитие Северного морского пути, закрепление военного потенциала), а также повышения уровня жизни проживающего в Арктике населения. В то же время развитие заполярных территорий происходит крайне неравномерно, дифференциация социально-экономического развития между отдельными муниципальными образованиями приводит к существенному разрыву экономического пространства Арктики, что и предопределило актуальность настоящей работы.
Цель исследования – определить степень дифференциации уровня финансовой обеспеченности муниципальных образований Арктического региона по ключевым показателям и визуализировать расхождения в картографическом виде.
Результаты и их применение. В работе для определения объекта исследования представлен авторский подход к выделению территорий Арктического региона, основой которого является административно-территориальное деление муниципальных образований. В условиях большого массива данных предложено для визуализации использовать современные географические информационные системы (ГИС) как метод отображения экономических показателей в пространстве. В связи с этим обобщен опыт применения таких систем в различных областях знаний и основные возможности по применению в экономических исследованиях. Авторами для определения дифференциации арктических муниципальных образований определены базовые показатели, отражающие обеспеченность финансовыми ресурсами территорий. Для населения в качестве показателя выбран средний размер оплаты труда, государственный сектор представлен бюджетной обеспеченностью муниципального образования
на душу населения, а индикатором активности промышленного развития определен размер инвестиции на душу населения. На основе сформированной базы данных по выделенным показателям и численности населения муниципальных образований составлены карты дифференциации арктических территорий, выделены основные особенности и специфика отдельных муниципальных образований.
Представленные результаты могут быть использованы органами государственной власти и местного самоуправления при разработке стратегических документов социально экономического развития макрорегиона как основа для планирования и прогнозирования развития отдельных арктических территорий.

Ключевые слова: арктические территории, геоинформационные технологии, инвестиции, заработная плата, бюджетная обеспеченность, муниципальные образования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Пешина Э. В., Захаров А. С. Пространственная интеграция бюджетных ресурсов в арктической зоне России // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Vol. 15, issue 5. P. 814–831. https://doi.org/10.24891/re.15.5.814
2. Кобылинская Г. В. Воздействие финансовой структуры инвестиционных процессов на развитие регионов севера и Арктики // Север и Арктика в новой парадигме мирового развития. Лузинские чтения. 2016. С. 585–589.
3. Никулкина И. В. Стратегический подход к формированию и реализации государственной финансовой политики в арктической зоне Российской Федерации: методологический аспект // Экономика и предпринимательство. 2016. № 9 (74). С. 205–210.
4. Бабурина Н. А., Дмитриева А. А. Банковское финансирование инновационного развития циркумполярных регионов России: особенности и вызовы // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17, № 1. С. 100–113.
5. Власова В. В. Стратегия организации финансирования приоритетов развития территории (на примере Арктической зоны Российской Федерации) // Управленческое консультирование. 2016. № 6 (90). С. 73–80.
6. Стратегия хозяйственного освоения малоизученных территорий Уральского Севера / под общ. ред. акад. РАН А. И. Татаркина. Екатеринбург, 2011. 520 с.
7. Пасынков А. Ф. Разработка сценариев устойчивого социально-экономического развития монопрофильного города сырьевого типа. Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН, 2006. 54 с.
8. Разработка стратегии освоения и системного развития северных, полярных и арктических территорий / под общ. ред. акад. РАН А. И. Татаркина. Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН; СПб.: Нестор-История, 2014. 510 с.
9. Татаркин А. И., Захарчук Е. А., Пасынков А. Ф. Арктические территории России: формирование статистических районов и обоснование возможностей финансового развития / отв. ред. А. И. Татаркин. Екатеринбург, 2015. 186 с.
10. Захарчук Е. А., Пасынков А. Ф. Российская Арктика: оценка и возможности финансового развития // ЭКО. 2016. № 5 (503). С. 107–119. http://dx.doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2016-5-107-119
11. Vergara M. N., Bondesan A., Ferrarese F. GIS analysis of the trafficability determined by slope in the eastern Tyrol front (WWI, Eastern Alps): a military history reading // Cartography and Geographic Information Science. 2018. Vol. 45, issue 6. P. 477–494. https://doi.org/10.1080/15230406.2017.1399828
12. Anderson A. L., Rocek T. R. GIS modeling of agricultural suitability in the highlands of the Jornada branch of the Mogollon culture of south central New Mexico // Journal of Archaeological Science: Reports. 2018, December. Vol. 22. P. 142–153. https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2018.09.009
13. Ghorbanzadeh O., Feizizadeh B., Blaschke T. Multi-criteria risk evaluation by integrating an analytical network process approach into GISbased sensitivity and uncertainty analyses // Geomatics, Natural Hazards and Risk. 2018. Vol. 9, issue 1. P. 127–151. https://doi.org/10.1080/19475705.2017.1413012
14. Özceylan E., Çetinkaya C., Erbaş M., Kabak M. Logistic performance evaluation of provinces in Turkey: A GIS-based multi-criteria decision analysis // Transportation Research. Part A: Policy and Practice. 2016, December. Vol. 94. P. 323–337. https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.09.020
15. Gigović L., Pamučar D., Lukić D., Marković S. GIS-Fuzzy DEMATEL MCDA model for the evaluation of the sites for ecotourism development: A case study of “Dunavskiključ” region, Serbia // Land Use Policy. 2016. Vol. 58. P. 348–365. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2016.07.030
16. Popova O., Glebova J., Pustovgar A. Quality assessment of urban areas based on neural network modeling and GIS // E3S Web of Conferences. Vol. 33, 6 March 2018. 02032. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183302032
17. Maklakov K. V., Malygina N. V. Comparative Analysis of External Factors Affecting the Population of Wild Reindeer in Taimyr // Contemporary Problems of Ecology. 2016. Vol. 9, issue 1. Р. 68–77. https://doi.org/10.1134/S1995425516010091
18. Drummond W. J. GIS as a visualization tool for economic development // Computers, environment and urban systems. 2013. Т. 17, №. 6. Р.469–479. https://doi.org/10.1016/0198-9715(93)90046-8
19. Российская Арктика: современная парадигма развития / под ред. акад. А. И. Татаркина. СПб.: Нестор-История, 2014. 808 с.
20. Васильев В. В., Селин В. С. Метод комплексного природохозяйственного районирования и выделение южной границы российской Арктики // Вестник Кольского научного центра РАН. 2014. № 1(16). С. 64–71.