Методический подход к оценке заработной платы работников в системе индикаторов экономического роста городских агломераций

Обложка
  • Авторы: Куликова А.Н.1
  • Учреждения:
    1. МГУ имени М.В. Ломоносова
  • Выпуск: Том 21, № 3 (2025): СОВРЕМЕННЫЕ ЭКОНОМИКА И СОЦИОЛОГИЯ ТРУДА, И ЖИЗНИ
  • Страницы: 436-446
  • Раздел: Экономические исследования
  • Статья получена: 14.05.2025
  • Статья одобрена: 26.06.2025
  • Статья опубликована: 14.09.2025
  • URL: https://bakhtiniada.ru/1999-9836/article/view/291751
  • ID: 291751

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Несмотря на активное обсуждение городских агломераций как в научной среде, так и в сфере государственного регулирования, до сих пор не существует единых методологий для разработки стратегий их развития. Цель исследования заключалась в том, чтобы обосновать некорректность использования усреднённых показателей для диагностики экономического роста городских агломераций и предложить альтернативный подход к его оценке. Для достижения данной цели были решены следующие задачи: (1) определён уровень среднемесячной заработной платы работников городской агломерации (без учёта малого бизнеса); (2) посчитано распределение населения по уровню заработных плат в среднем по всей территории городской агломерации без учёта структуры экономики муниципальных образований; (3) посчитано распределение населения по уровню заработных плат в городской агломерации с учётом структуры экономики муниципальных образований. В работе была предложена альтернативная методология, основанная на анализе муниципальных образований, входящих в состав агломерации. Был исследован показатель среднемесячных заработных плат работников агломераций, выделяемый Министерством экономического развития РФ как один из ключевых для оценки экономического роста агломераций. Результаты подтвердили, что неравенство работников по уровню заработных плат в исследуемой агломерации было выше, чем определил анализ усреднённого показателя. Исследование привело к выводу, что для разработки мастер-планов и стратегий развития агломераций необходим более глубокий анализ с учётом структуры экономики каждого муниципального образования, входящего в агломерацию, а усреднённый показатель, рассчитанный для всей агломерации в целом, недостаточно точен.

Полный текст

Введение

Современные города играют ключевую роль в развитии регионов. Они сосредоточивают в себе ресурсы, являются центрами экономической активности, оказывая влияние на все сферы жизни общества. Урбанизация – одно из самых значимых явлений нашего времени. Однако параллельно с ней происходят и другие процессы, меняющие пространственную и экономическую конъюнктуру. Во-первых, в крупных городах наблюдается субурбанизация – добровольное переселение людей из городов в их пригородные территории, благодаря чему люди могут получать преимущества сельской местности, сохраняя удобства городской жизни [1]. Во-вторых, происходит стремительное развитие транспортной сети, значительно увеличивающее доступность рабочих мест, образовательных, здравоохранительных и культурных учреждений для населения, проживающего за пределами города [2]. Таким образом, наблюдается тенденция к расширению городских территорий за пределы официальных границ. С социально-экономической точки зрения города и прилегающие к ним территории тесно связаны и представляют собой единую экосистему [3]. Муниципальные образования в их территориальных границах становятся все более условными единицами для анализа и разработки стратегий развития. В связи с этим в последнее время чаще говорят о городских агломерациях, которые объединяют города-ядра и их окружение [4]. Это позволяет проводить более глубокий анализ и разрабатывать более точные рекомендации в сфере экономической, социальной и градостроительной политики.

В России уже начался процесс перехода от изучения отдельных городов к рассмотрению городских агломераций. Это связано с необходимостью комплексного подхода к развитию территории страны, а также с тем, что агломерации могут стать более эффективными и устойчивыми формами организации пространства [5]. В 2023 году Министерство экономического развития РФ утвердило Методические рекомендации по разработке долгосрочных планов социально-экономического развития крупных и крупнейших городских агломераций [сноска 1]. Для оценки экономического роста городских агломераций в данном документе предлагается использовать четыре показателя, рассчитываемых по кругу крупных и средних предприятий (без субъектов малого предпринимательства):

  • Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами;
  • Объем инвестиций в основной капитал, осуществляемых организациями, находящимися на территории муниципального образования;
  • Среднесписочная численность работников организаций;
  • Среднемесячная заработная плата работников организаций.

Конкретные методологические подходы к анализу и прогнозированию данных показателей на уровне агломерации в настоящий момент отсутствуют. В силу концентрации рабочих мест и более благоприятных условий жизни в центральном городе именно там сосредоточены население и экономическая деятельность, а по мере приближения к периферии они постепенно снижаются. В результате на территории агломерации социально-экономические показатели распределены неравномерно, поэтому усредненный расчет дает неточную оценку.

Цель данного исследования заключалась в том, чтобы рассчитать неточность усредненной оценки индикаторов экономического роста агломерации и предложить альтернативный метод анализа. Эффективность предлагаемого подхода была продемонстрирована на показателе среднемесячной заработной платы работников организаций, который выделяется Министерством экономического развития РФ в качестве одного из показателей экономического роста городской агломерации. Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

  1. Определить уровень среднемесячной заработной платы работников городской агломерации (без учета малого бизнеса);
  2. Посчитать распределение населения по уровню заработных плат в среднем по всей территории городской агломерации без учета структуры экономики муниципальных образований;
  3. Посчитать распределение населения по уровню заработных плат в городской агломерации с учетом структуры экономики муниципальных образований.

Объектом исследования выбрана одна из крупных агломераций Российской Федерации и центр экономического роста Алтайского края – Барнаульская городская агломерация. Предмет исследования – распределение работников данной агломерации по уровню среднемесячных заработных плат.

Согласно Схеме территориального планирования, в 2021 году в Барнаульскую агломерацию вошли Барнаул, Новоалтайск и Первомайский муниципальный район [сноска 2]. В 2023 году Министерство экономического развития РФ предложило включить в состав агломерации также Павловский и Калманский районы. По информации СМИ [сноска 3], сотрудничество с этими районами уже ведется, хотя официально они пока не включены в агломерацию. В рамках данного исследования было принято решение рассмотреть агломерацию в составе, предложенном Министерством экономического развития, в который вошли Барнаул, Новоалтайск, Первомайский, Калманский и Павловский муниципальные районы.

 

Теоретические и методологические положения

В последние десятилетия наблюдается интерес к вопросам развития городских агломераций, что обусловлено растущим уровнем урбанизации и необходимостью разработки эффективных стратегий устойчивого развития территорий. Исследования в данной области акцентируют внимание на комплексном анализе проблем и перспектив развития агломераций, а также на роли агломерационного фактора в региональном и национальном экономическом росте [6]. Одной из ключевых тем является изучение проблем, с которыми сталкиваются агломерации, а также поиска путей их решения, где особое значение приобретает интеграция инновационных подходов, улучшение систем планирования и координации между различными уровнями управления [4]. Большое внимание уделяется исследованию положительного и отрицательного влияния агломерационного фактора на социально-экономическое развитие [7]. Агломерации способствуют концентрации экономических ресурсов и человеческого капитала, что является важным фактором повышения конкурентоспособности регионов и страны [8, 9]. Актуальной исследовательской задачей остается определение границ и состава агломераций, а также разработка методологических подходов к их идентификации. Важность данного вопроса обусловлена необходимостью адаптации стратегий развития к специфике отдельных территорий [10]. Особое внимание уделяется положительному влиянию интеграции городских агломераций в стратегии регионального развития, что способствует достижению устойчивого экономического роста [11-13]. Исследование роли агломераций в региональном развитии подчеркивает их значимость как ключевых драйверов экономического роста. Агломерации способствуют формированию единого рынка труда, стимулируют инновационную активность и привлекают инвестиции, что, в свою очередь, положительно сказывается на уровне жизни населения и социально-экономическом потенциале регионов [14, 15].

Однако, несмотря на значительные достижения в изучении агломерационных процессов, остаются нерешенные вопросы, связанные с методологией анализа и стратегическим планированием на уровне агломерации, а также разработкой эффективных механизмов государственной поддержки [8]. Анализ проблем институционализации агломераций в России указывает на необходимость совершенствования правовой базы для обеспечения эффективного управления и координации между региональными и местными органами власти. Важным аспектом является также разработка механизмов финансирования проектов и привлечения частных инвестиций [16].

Особое внимание в исследованиях уделяется теме рынка труда. Анализ занятости, уровня безработицы и структуры рабочих мест позволяет выявить ключевые тенденции и факторы, влияющие на развитие агломерационных территорий [17, 18]. В связи с этим подчеркивается важность создания благоприятных условий для развития единого рынка труда и повышения конкурентоспособности рабочей силы [19, 20].

Таким образом, развитие городских агломераций является важным фактором социально-экономического роста регионов и всей страны, требующим комплексного и инновационного подхода к исследованию. Однако, несмотря на значительные достижения в данной области, остаются нерешенные проблемы, требующие дальнейшего изучения темы.

 

Использованные данные и методы работы с ними

Исследование проводилось на основе открытых данных Федеральной службы государственной статистики. В работе были использованы наиболее актуальные на момент проведения исследования данные за 2023 год.

Расчет структуры среднемесячной заработной платы населения осуществлялся для работников крупных и средних предприятий и был проведен двумя разными методами, каждый из которых состоял из двух этапов.

Первый этап исследования был общим для обоих методов и заключался в вычислении среднемесячной заработной платы сотрудников организаций:

ЗПср = (ССЧБ × ЗПБ + ССЧН × ЗПН + ССЧПер × ЗППер + ССЧК × ЗПК + ССЧПав × ЗППав) / (ССЧБ + CСЧН + ССЧПер + ССЧК +ССЧПав)

где:

ЗПср – средняя заработная плата в агломерации;

ЗПБ/Н/Пер/К/Пав – заработная плата в Барнауле/Новоалтайске/Первомайском районе/Калманском районе/Павловском районе;

ССЧБ/Н/Пер/К/Пав – среднесписочная численность работников организаций в Барнауле/Новоалтайске/Первомайском районе/Калманском районе/Павловском районе (без учета субъектов малого предпринимательства).

 

По данной формуле были рассчитаны средние заработные платы в целом по рынку труда и отдельно по каждому виду экономической деятельности. Данный показатель позволяет сравнивать агломерации между собой, например, для составления индексов и рейтингов. Независимо от того, учитывался пространственный фактор или нет, уровень среднемесячной заработной платы оставался одинаковым, поэтому результат данного этапа совпадает для обоих методов.

Второй этап исследования заключался в построении распределения населения по уровню заработной платы и отличался для каждого из двух методов. В первом методе распределение было рассчитано без учета пространственного фактора, то есть агломерация рассматривалась как единая территория, а особенности экономики составляющих ее муниципальных образований не принимались во внимание. Для каждой отрасли были определены численность работников и средняя заработная плата в данной отрасли по всей агломерации, после чего было построено распределение работников по уровню заработных плат. Недостаток данного метода заключается в том, что многие муниципальные образования внутри агломерации имеют свою специализацию. Например, сельское хозяйство обычно более развито в районах, чем в ядре агломерации, но при этом средние заработные платы даже в этой отрасли в городе-ядре могут быть на порядок выше. Если различие в заработных платах между ядром и близлежащими территориями значительное, это может привести к тому, что низкая заработная плата работников района будет искусственно завышена, и они будут считаться получающими зарплату на уровне средней или даже выше среднего.

Для решения данной проблемы можно сначала построить распределение работников по уровню заработной платы для каждого муниципального образования, а затем суммировать численность работников из разных муниципальных образований, имеющих одинаковый уровень оплаты труда, получив тем самым общее распределение работников по уровню заработной платы во всей городской агломерации. Поскольку муниципальные образования агломерации представляют собой единое территориальное пространство, средняя заработная плата, относительно которой строилось распределение, была взята одинаковой для всех (она была рассчитана на первом этапе анализа). В этом заключалась суть второго метода.

 

Результаты

  1. Среднемесячная заработная плата сотрудников организаций

В 2023 году средняя заработная плата в Алтайском крае составила 45,4 тыс. рублей в месяц – в 1,6 раз, или на 37,2%, ниже, чем в среднем по стране [сноска 4]. Наиболее высокий уровень оплаты труда наблюдался в Змеиногорском и Рубцовском районах, что связано с разработкой здесь месторождений полиметаллов. Следом идут заработные платы в Барнауле и Новоалтайске – 58,7 тыс. рублей и 57,8 тыс. рублей в месяц соответственно, что все же на 18,8% и 20,1% ниже, чем в среднем по РФ. Средний уровень оплаты труда работников в муниципальных районах, входящих в Барнаульскую агломерацию, находился примерно на одном уровне с региональным показателем (рисунок 1).

 

Рисунок 1. Среднемесячная заработная плата работников организаций (без субъектов малого предпринимательства) в 2023 году

Figure 1. The average monthly salary of employees of organizations (excluding small businesses) in 2023

Источник: составлено автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики (значение показателя в среднем по РФ – расчет автора на основе данных Федеральной службы государственной статистики с учетом корректировки на разницу в уровне цен по сравнению с Алтайским краем).

 

Однако из-за территориальной близости и хорошей транспортной доступности между муниципальными образованиями в агломерации ежедневно происходит маятниковая миграция, в том числе с целью работы. Например, человек может жить в сельской местности, но ездить на работу в Барнаул. В таком случае его более высокая заработная плата учитывается в статистике Барнаула, а не того муниципального образования, где он проживает. Из-за этого рассматривать среднемесячную заработную плату отдельно по каждому муниципальному образованию, особенно по районам, окружающим город-ядро, неэффективно, такая оценка будет неточной. Это одна из основных причин, почему важно проводить социально-экономический анализ для всей агломерации в целом, а не для населенных пунктов по отдельности, – изучение муниципальных образований изолированно может исказить результаты.

83,2% исследованных работников Барнаульской агломерации зарегистрированы на предприятиях Барнаула, поэтому заработная плата в среднем по всей территории агломерации (57,6 тыс. рублей) приближена к среднемесячной заработной плате в городе-ядре, отличие всего на 1,1 тыс. рублей. Наиболее оплачиваемыми видами деятельности в Барнаульской агломерации в 2023 году стали отрасли финансов и страхования, строительства, а также государственного управления и безопасности, уровень оплаты труда в данных сферах был на 38,9%, 19,5%, 18,9% выше средней заработной платы в агломерации соответственно. Самые низкооплачиваемые отрасли – гостиницы и рестораны, административная деятельность, культура и спорт, оплата труда здесь была на 41,2%, 29,8% и 24,7% ниже средней по агломерации соответственно (рисунок 2). Основу экономики Барнаульской агломерации составляет промышленность, на предприятиях которой было занято  22,3% работников (без учета малого бизнеса). 17,7% работников агломерации трудились в отрасли обрабатывающей промышленности, 3,6% – в энергетике и еще 1,0% – в организациях водно-коммунального хозяйства и обращения с отходами. Как положительную черту рынка труда городской агломерации можно выделить, что уровень оплаты труда в отрасли обрабатывающей промышленности (самой многочисленной среди всех видов экономической деятельности) наиболее приближен к среднему, отличие лишь на 1,3%, при этом в большую сторону.

 

Рисунок 2. Распределение среднемесячных заработных плат работников организаций Барнаульской агломерации по видам экономической деятельности в 2023 году

Figure 2. Distribution of average monthly salaries of employees of Barnaul agglomeration organizations by economic activities in 2023

Источник: составлено автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики.

 

Показатель среднемесячной заработной платы работников агломерации представляет собой важный индикатор развития территории. Действительно он более точно отражает реальную ситуацию, когда рассчитывается для всей агломерации в целом, а не по отдельным муниципальным образованиям. Особенно важно учитывать агломеративный эффект при расчете показателей периферийных муниципальных образований. Если анализировать муниципальное образование отдельно от города-ядра, то результаты могут быть искажены в лучшую (и менее точную) сторону. Чем сильнее разброс в уровне оплаты труда между ядром и периферией агломерации, тем менее корректно этот показатель будет отражать реальную ситуацию для пригородных территорий. Из-за этого на периферии может создаваться иллюзия благополучия, и есть риск того, что существующие там проблемы останутся незамеченными.

 

  1. Распределение населения по уровню заработной платы в среднем по Барнаульской агломерации без учета структуры экономики муниципальных образований

Средний уровень заработной платы полезен как статистическая величина, позволяющая сравнивать агломерации между собой и отслеживать прогресс в данной сфере. Однако для разработки мастер-планов, стратегий и других проектов по развитию территории одного такого показателя недостаточно, даже если информация по нему есть в разрезе видов экономической деятельности. Для этих целей необходимо также учитывать распределение заработных плат: какая доля населения получает доход выше среднего, какая находится на среднем уровне, а какая – ниже. Это позволит лучше понять, сколько людей в агломерации имеет низкий уровень жизни и какова степень неравенства. Один из способов заключается в определении интервала вокруг среднемесячной заработной платы. В данном исследовании этот интервал установлен на уровне ±15% от средней заработной платы [сноска 5]. Благодаря этому можно определить, какая доля работников получает заработную плату в пределах интервала, а какая часть сотрудников зарабатывает больше или меньше этого уровня.

В проведенном исследовании анализ заработных плат среди работающего населения Барнаульской агломерации показал, что у почти 1/5 из них уровень оплаты труда ниже среднего. Однако в целом численность групп по уровню оплаты труда относительно среднего уровня в агломерации выглядит благоприятно: более половины работающего населения получают среднюю заработную плату (таблица 1). В обрабатывающем производстве и сельском хозяйстве уровень оплаты труда находится на среднем уровне, а работники образования, культуры и спорта попали в группу населения с низкими заработными платами.

 

Таблица 1

Распределение населения по уровню заработной платы в среднем по Барнаульской агломерации

Table 1

Distribution of the Barnaul agglomeration population by salary level on average

Уровень оплаты труда

Количество работников, чел.

Доля работников, %

Заработная плата выше средней

38 158

20,3%

Заработная плата на уровне средней

112 881

59,9%

Заработная плата ниже средней

37 209

19,8%

Источник: расчеты автора на основе данных Федеральной службы государственной статистики.

 

Усредненная структура заработных плат населения агломерации является лишь приблизительным показателем. Во-первых, в связи с усреднением данных она неточно отражает фактическое распределение доходов среди населения. Во-вторых, существует необходимость понимания, какие территории агломерации специализируются на определенных видах деятельности, какие из них лидируют в развитии, а какие отстают. В дальнейшем это позволит изучить причины отставания и разработать комплекс мер по его преодолению. Для более точных результатов необходим углубленный анализ с учетом пространственного развития агломерации.

 

  1. Распределение населения Барнаульской агломерации по уровню заработной платы с учетом структуры экономики муниципальных образований

Для создания мастер-плана или стратегии развития территории необходим более глубокий пространственно-экономический анализ. Он позволит не только выявить отстающие муниципальные образования, но и понять, какие именно отрасли сдерживают развитие. Кроме того, такой анализ может стать одним из инструментов для определения или подтверждения специализации муниципальных образований внутри агломерации.

Благодаря тому, что в настоящее время статистика собирается по муниципальным образованиям, есть возможность построить более точное распределение работников по уровню заработной платы. В Барнаульской агломерации это распределение несильно, но все же отличается от более общего, полученного без учета структуры экономики каждого муниципального образования агломерации (таблица 2).

 

Таблица 2

Распределение населения Барнаульской агломерации по уровню заработной платы с учетом структуры экономики муниципальных образований

Table 2

Distribution of the Barnaul agglomeration population by salary level taking into account the structure of the economy of municipalities

Уровень оплаты труда

Количество работников, чел.

Доля работников, %

Заработная плата выше средней

48 113

25,6%

Заработная плата на уровне средней

96 596

51,3%

Заработная плата ниже средней

43 539

23,1%

Источник: расчеты автора на основе данных Федеральной службы государственной статистики.

 

Степень неравенства сотрудников крупных и средних предприятий по заработным платам оказалась выше, чем это показала усредненная структура (таблица 1). Заработные платы на уровне среднего получают не 59,9%, а всего 51,3% работников, в то время как число сотрудников, получающих заработную плату выше и ниже среднего значения, на самом деле больше.

Для лучшего понимания пространственного распределения работников с разным уровнем заработных плат на территории Барнаульской агломерации можно вычислить их количество в каждом муниципальном образовании. Деление на группы осуществлялось на основе среднего уровня заработной платы в целом по агломерации, так как между муниципальными образованиями существует регулярная маятниковая миграция (рисунок 3).

 

Рисунок 3. Распределение работников крупных и средних предприятий по уровню заработных плат в Барнаульской агломерации в 2023 году

Figure 3. Distribution of employees of large and medium-sized organizations by salary level in Barnaul agglomeration in 2023

Источник: расчеты автора на основе данных Федеральной службы государственной статистики.

 

Благоприятная ситуация в 2023 году наблюдалась в Новоалтайске. Предприятия городского округа, как правило, выплачивали своим работникам заработную плату, близкую к среднему уровню. Такую заработную плату получали 58,2% сотрудников организаций. Похожая ситуация сложилась и в Барнауле, где более половины работников предприятий (51,8%) получали оплату труда на среднем уровне. Если оценивать заработную плату по критерию «не ниже среднего», то в Барнауле ситуация даже лучше, чем в Новоалтайске. В целом, вполне логично, что два городских округа имеют более высокий уровень заработной платы по сравнению с пригородными районами.

Интересная, но не самая благоприятная ситуация сложилась в Павловском районе. Здесь 60,0% населения имели средний уровень заработной платы. При этом большая часть этих работников была представлена сотрудниками трех из пяти крупнейших отраслей района: сельского хозяйства, обрабатывающей промышленности и сектором государственного управления. Из остальных 40,0% работников, получающих заработную плату ниже среднего, 27,8% – это представители двух других самых многочисленных отраслей из пяти – образования и здравоохранения. Выше среднего в районе в 2023 году не зарабатывали ни в одной отрасли.

Большинство предприятий Калманского и Первомайского районов не конкурентоспособны как работодатели в Барнаульской агломерации, поэтому существует высокий риск того, что их экономика может прийти в упадок, если региональные и муниципальные власти не обратят на это внимание.

 

Выводы

Распределение средних заработных плат по видам экономической деятельности показывает, сколько работников в каждой отрасли получают определенный уровень оплаты труда. Проблема усредненного расчета этого распределения для всей Барнаульской агломерации, без учета структуры и специфики экономик каждого муниципального образования, входящего в ее состав, заключается в том, что результат фактически приближен к ситуации на рынке труда крупнейшего города-работодателя агломерации – Барнаула. Такой анализ не учитывает некоторые особенности распределения экономической деятельности Барнаульской агломерации в пространстве, то есть по муниципальным образованиям. Например: в сфере здравоохранения в среднем по агломерации заработные платы в 2023 году оказались на уровне среднего, однако это было достигнуто исключительно за счет влияния Барнаула, а во всех остальных муниципальных образованиях (1,7% работников агломерации) уровень оплаты труда в данной отрасли был ниже среднего.

Среднемесячная заработная плата работников является лишь одним из индикаторов, характеризующих экономическое развитие агломераций, однако предложенную в работе методику  можно использовать и для оценки других показателей. Методика, предложенная в исследовании, не только легко интегрируется в уже существующие подходы к анализу социально-экономического положения территорий, но и значительно расширяет их возможности, делая оценку более точной и глубокой.

 

[сноска 1] Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 26 сентября 2023 года №669 «Об утверждении Методических рекомендаций по разработке долгосрочных планов социально-экономического развития крупных и крупнейших городских агломераций».

[сноска 2] Постановление Администрации Алтайского края от 12 ноября 2015 года №461 «Об утверждении схемы территориального планирования Барнаульской агломерации» (с изменениями на 9 декабря 2021 года).

[сноска 3] Павловский район вошел в состав Барнаульской агломерации // Официальный сайт города Барнаула: [сайт]. URL: https://barnaul.org/news/pavlovskiy-rayon-voshel-v-sostav-barnaulskoy-aglomeratsii.html (дата обращения: 29.04.2025).

[сноска 4] Здесь и далее сравнение показателей со средним по РФ осуществляется с учетом разницы в уровне цен.

[сноска 5] В данном исследовании не ставилась цель определить границы интервалов для диапазонов заработной платы «выше среднего», «на среднем уровне» и «ниже среднего». Интервал ±15% для построения диапазона среднего уровня заработной платы был выбран конкретно для ситуации на рынке труда Барнаульской агломерации в 2023 году. Этот интервал был определен следующим образом: отклонение между самой высокой и самой низкой заработной платой было разделено на три части (соответствующие диапазонам «выше среднего», «на среднем уровне» и «ниже среднего»). Затем это значение было поделено пополам, а полученное число округлено до кратного пяти. В Барнаульской агломерации отклонение самой высокой заработной платы от средней составило 38,9%, а самой низкой от средней – 41,2%. Отсюда: (38,9% + 41,2%) / 3 / 2 = 13,4%, что было округлено до 15%. В будущем этот вопрос подлежит более глубокой проработке.

×

Об авторах

Анастасия Николаевна Куликова

МГУ имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: Kulikova-Anastacia@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0001-9016-1531
SPIN-код: 8368-0517

Техник кафедры экономики природопользования экономического факультета

Россия, 119991, Россия, г. Москва, Ленинские горы, дом 1

Список литературы

  1. Овчарова Д.А., Жуковский Р.С. Субурбанизация города Барнаула: ретроспективный обзор и прогноз развития // Архитектон: известия вузов. 2022. № 3(79). https://doi.org/10.47055/1990-4126-2022-3(79)-7 EDN KYDSTI
  2. 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. https://doi.org/10.31857/S013216250009567-6 EDN WWXOAV
  3. Струк М.И., Живнач С.Г. Приоритетные направления долгосрочного планирования природных экосистем пригородной территории Минска // Природопользование. 2022. № 2. С. 157-170. https://doi.org/10.47612/2079-3928-2022-2-157-170 EDN RKWEWU
  4. Анимица Е.Г., Власова Н.Ю. Проблемы и перспективы развития городских агломераций // Регионалистика. 2020. Том 7. № 3. С. 60–66. https://doi.org/10.14530/reg.2020.3.60 EDN INVUGV
  5. Соболев С.А. Усиление агломерационных процессов в пространственном развитии: теория и практика // Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). 2022. № 4. С. 61-85. EDN KSJCYN
  6. Соболев С.А., Леонтьева Л.С. Проблемы и перспективы развития российских городских агломераций // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 92. С. 129-142. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2022-92-129-142 EDN LYNVMV
  7. Федоляк В.С. Агломерационные и дезагломерационные эффекты в социально-экономическом развитии территорий // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 3(141). https://doi.org/10.23670/IRJ.2024.141.13 EDN LDOVFD
  8. Агломерации как драйвер экономического роста России в условиях глобальных вызовов / И.В. Волчкова, Е.В. Уфимцева, Н.Р. Шадейко, А.А. Селиверстов // ЭКО. 2021. № 2(560). С. 135-164. https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2021-2-135-164 EDN SBXIIC
  9. Steijn M., Koster H., Oort F. The dynamics of industry agglomeration: Evidence from 44 years of coagglomeration patterns // Journal of Urban Economics. 2022. Vol. 130(C). https://doi.org/10.1016/j.jue.2022.103456 EDN IMBOVU
  10. Антонов Е.В. Городские агломерации: подходы к выделению и делимитации // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2020. Том 13. № 1. С. 180-202. https://doi.org/10.23932/2542-0240-2020-13-1-10 EDN UFLQBN
  11. Павлов Ю.В., Хмелева Г.А. Концепция региональной агломерационной политики // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Том 13. № 2. С. 297-316. https://doi.org/10.18334/epp.13.2.117169 EDN KPOCZL
  12. Ворошилов Н.В. Развитие городских агломераций на территории Европейского Севера России // Федерализм. 2021. Том 26. № 4(104). С.54-74. https://doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-54-74 EDN INUFHK
  13. Кузнецова О.В., Дружинин А.Г. К новой стратегии пространственного развития России // Проблемы прогнозирования. 2024. № 4(205). С. 36-45. https://doi.org/10.47711/0868-6351-205-36-45 EDN VVXHSP
  14. Маевская Л.И. Точки роста в государственной политике развития страны: основные понятия и тенденции развития // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2020. №  6. С. 142-157. https://doi.org/10.24411/2073-6487-2020-10075 EDN DNMIXV
  15. Grover A., Lall S.V., Timmis J. Agglomeration economies in developing countries: A meta-analysis // Regional Science and Urban Economics. 2023. Vol. 101. Art. 103901. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2023.103901 EDN JIMNBS
  16. Одинцова А.В. Городские агломерации: объективные основы формирования и проблемы институционализации в России // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2021. №  5. С. 57–79. https://doi.org/10.52180/2073-6487_2021_5_57_79 EDN KNYFXQ
  17. Антонов Е.В. Рынки труда городских агломераций в России // Региональные исследования. 2020. № 2(68). С. 88-100. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2020-2-7 EDN FPUGWO
  18. Leonardi M., Moretti E. The agglomeration of urban amenities: Evidence from Milan restaurants // American Economic Review: Insights. 2023. No. 2. P. 141-157. https://doi.org/10.1257/aeri.20220011 EDN HNBGXD
  19. Попов А.В. Формирование единого рынка труда как условие становления городской агломерации (на материалах Вологодской области) // Вопросы территориального развития. 2018. № 5(45). https://doi.org/10.15838/tdi.2018.5.45.9 EDN SLFJHJ
  20. Rosenthal S., Strange W. How Close Is Close? The Spatial Reach of Agglomeration Economies // Journal of economic perspectives. 2020. No. 3. P. 27-49. https://doi.org/10.1257/jep.34.3.27 EDN DYEMOQ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».