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.
Идентификаторы и классификаторы
Увеличение грузоподъемности и, соответственно, глубины осадки морских судов, послужило в последние десятилетия причиной повышения максимальной глубины причальных стенок в крупнейших морских портах до 12–18 м (в отдельных случаях – до 20–24 м). Это привело к изменению принципов размещения крупных морских портов: старые порты с небольшими глубинами стали постепенно терять свои позиции и имеют тенденцию к сворачиванию своей деятельности и даже закрытию. Порты, имеющие значительный потенциал роста грузо- и контейнерооборота, и у которых есть возможность расширяться в сторону более глубоких акваторий, вытягиваются именно к ним. Так постепенно происходит смещение крупнейших морских портов (терминалов и причалов) к более глубоководным побережьям и акваториям, а также на близлежащие острова.
Список литературы
1. Семенова Н.К. Морские порты Китая: современное состояние и перспективы развития. М.: Ин-т востоковедения РАН, 2023. 472 с. EDN: GKIFIP
2. Чжэцзян. Экскурсионная карта. Пекин: Гос. управление по делам туризма КНР, [2015]. 1 л. [на русском языке].
3. Approval of the Ningbo-Zhoushan Port Master Plan (2014-2030) by the Zhejiang Provincial People’s Government of the Ministry of Transport // Ministry of Transport. 2016. December 5 (in Chinese) [Электр. ресурс]: URL: https://xxgk.mot.gov.cn/2020/jigou/zhghs/202006/t20200630_3319765.html (дата обращения: 20.02.2024). Тархов С.А. региональные исследования №1 (83), 202486.
4. Feng H., Grifoll M., Zheng P. From a feeder port to a hub port: the evolution pathways, dynamics and perspectives of Ningbo-Zhoushan port (China) // Transport Policy. 2019. April. Vol. 6. P. 21-35. 10.1016/j. tranpol.2019.01.013. DOI: 10.1016/j.tranpol.2019.01.013
5. Global Port Development Report 2021. Shanghai: Shanghai International Shipping Institute, 2022. 142 p. [Электр. ресурс]: URL: http://sisi.gstta.org/uploads/2022/05/201519017001.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
6. Global Port Development Report 2022. Shanghai: Shanghai International Shipping Institute, 2023. 105 p. [Электр. ресурс]: URL: http://sisi.gstta.org/uploads/2023/07/070257265441.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
7. Grydehøj A., Zhang H.Complementarity of island cross-sea transport links: Bridges, ferries, and mobility in Zhoushan Archipelago, China // Journal of Marine and Island Cultures. 2020. December. 10.21463/ jmic.2020.09.2.04. DOI: 10.21463/jmic.2020.09.2.04 EDN: UZJAIQ
8. Guo J., Chen Y., Yu X., Wang H. Rank-size distribution and mechanism of port system in the Bohai Rim during the past thirty years // Dili Xuebao. Acta Geogr. Sinica. 2017. Vol. 72. № 10. P. 1812-1826 (in Chinese).
9. Increasing capacity. A new berth at Ningbo-Zhoushan supports its uptick in box handling capacity // Marine Traffic. 2022. June 25. [Электр. ресурс]: URL: https://www.marinetraffic.com/blog/increasing-capacity/(дата обращения: 20.02.2024).
10. Liansheng Tang, Ping Cui, Yuan Liu, Wen Qiao, Tieli Liu. Dynamic evolution mechanism of the location value of the Ningbo-Zhoushan port: a competition perspective // International Journal of Operations Management and Information Technology. 2022. Vol. 12. № 1. P. 1-11: [Электр. ресурс]: URL: https://www.ripublication.com/ijomit22/ijomitv12n1_01.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
11. Liu L.M., Wang K.Y., Yip T.L. Development of a container port system in Pearl River Delta: path to multigateway ports // Journal of Transport Geography. 2013. № 28. P. 30-38.
12. Ningbo Zhoushan Port // Combinegoodz. 2021. December 21 (in Chinese). [Электр. ресурс]: URL: https://www.combinegoodz.com/blog/Ningbo-Zhoushan-Port/(дата обращения: 20.02.2024).
13. Ningbo-Zhoushan port: China’s second-largest port // Silver-runner.com. 2023. October 6 (in Chinese). [Электр. ресурс]: URL: https://silver-runner.com/ningbo-zhoushan-port/(дата обращения: 20.02.2024).
14. Ningbo Zhoushan Port’s 40th anniversary of reform and opening up: From hebu wharf to port connecting the world // China Blue News. 2018. December 15 (in Chinese). [Электр. ресурс]: URL: https://n.cztv.com/news/13059687.html (дата обращения: 20.02.2024).
15. Notteboom Theo, Pallis Athanasios, Rodrigue Jean-Paul. Port economics, management and policy. New York: Routledge, 2022. 690 p. DOI: 10.4324/9780429318184
16. Pan Kunyou, Cao Youhui, Liang Shuangbo, Wei Hongyan. New tendency of Chinese container port system: 1998-2010 // Geojournal. 2014. Vol. 79. P. 373-384. EDN: RTWDDY
17. The rise of a green petrochemical base on Yushan Island in the East China Sea has a profound impact on the regional economy // Zhejiang News. 2023. February 20 (in Chinese). [Электр. ресурс]: URL: http://zj.news.cn/2023-02/20/c_1129379356.htm (дата обращения: 20.02.2024).
18. Rodrigue, J.-P. The geography of transport systems (5th ed.). New York: Routledge, 2020. 480 p. DOI: 10.4324/9780429346323
19. Rogić V. The Yugoslav Northern Adriatic port cluster and its importance for Central European background // Ann. Univ. sci. Budapest. Sec. geogr. 1971. № 7. P. 169-177.
20. Slack B., Wang J.J. The challenge of peripheral ports: An Asian perspective // Geojournal. 2002. Vol. 65. № 2. P. 159-166. EDN: EQGQBJ
21. Total ore transshipment at Shengsi Majishan Port exceeds 800 million tons // Zcom.gov.cn. 2019. April 10 (in Chinese)/ [Электр. ресурс]: URL: http://www.zcom.gov.cn/art/2019/4/10/art_1384592_33197017.html (дата обращения: 20.02.2024).
22. Wang Z., Ducruet C. New port development and global city making: emergence of the Shanghai - Yangshan multilayered gateway hub // Journal of Transport Geography. 2012. Vol. 25. P. 58-69.
23. Zaozhi Tao. The study of Ningbo-Zhoushan port’s integrative development. Dissertation / World Maritime University. Shanghai, 2007. 66 p. [Электр. ресурс]: URL: https://commons.wmu.se/cgi/viewcontent. cgi?article=2920&context=all_dissertations (дата обращения: 20.02.2024).
24. Zhoushan Port: under pressure, moving from “the great port in the East” to “the world’s most powerful port” // Yidaiyilu. 2019. 7 January (in Chinese). [Электр. ресурс]: URL: https://www.yidaiyilu.gov.cn/p/86792.html (дата обращения: 20.02.2024).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье предпринята попытка анализа развития комплексообразования и кластерной активности в туристском секторе Пермского края в 2010-2022 гг. во взаимосвязи с системой мер региональной кластерной политики, реализованной в данный период. Основу исследования составляют элементы EDA (разведочного анализа) статистических данных по туристско-рекреационным территориям Пермского края, закреплённых в региональных нормативных документах как места потенциального размещения туристских кластеров. Представленный анализ дополняется результатами контент-анализа и анализа контента соответствующих теме публикаций региональных СМИ за рассматриваемый период, нормативных документов, а также серии авторских опросов 2015-2022 гг. В ходе исследования было установлено, что региональная кластерная политика не оказала значимого воздействия на развитие комплексообразования и кластерной активности в границах туристско-рекреационных территорий. Кроме того, было установлено, что полноценные кластеры в рассматриваемый период действовали лишь в рамках двух туристско-рекреационных территорий из семи. В остальных присутствовали только протокластерные формирования. Далее на основе показателей комплексообразования и кластерной активности, с учётом результатов предыдущих аналитических процедур, существующие туристско-рекреационные территории методом k-means были разделены на 4 группы. Для каждой группы разработана система рекомендаций по развитию туризма.
Исследования границ как междисциплинарная область развиваются в России с 1990-х гг., но только в последние годы они стали предметом науковедческой рефлексии, которая осуществляется в основном в форме частных экспертных оценок. Целью статьи является количественный анализ состояния и тенденций динамики российских исследований границ на основе библиометрических данных, извлеченных из базы публикаций eLIBRARY. RU. Библиометрический анализ позволил выявить периодизацию подъемов и спадов в публикационной активности исследователей границ и потребителей их продукции, масштабы этой научной области, ее дисциплинарный состав и географию, выделить некоторые особенности проблематики российских исследований границ и оценить уровень их внутреннего единства. Были подтверждены экспертные мнения о высокой фрагментированности отечественных исследований границ и слабости тенденций к их теоретической, методологической и концептуальной консолидации. Высказано предположение о формировании полиядерной сетевой структуры этой научной области, и о том, что ведущую роль в процессах ее постепенной интеграции сегодня играют междисциплинарное распространение количественных методов и решение синтетических прикладных проблем.
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.
Возвращение на траекторию устойчивого роста с учетом текущей экономической повестки - принципиально актуальный вопрос. Одним из ключевых драйверов может стать повышение производительности труда. Однако, региональные различия в динамике научно-технологического потенциала могут препятствовать достижению этой цели. Исследование направлено на выявление характерных особенностей изменения показателей технологического развития у российских регионов со схожей динамикой производительности за период 2011-2021 гг. Учтена дифференциация регионов по уровню научно-технологического развития (НТР). Основным методическим подходом выступила комбинация регрессионного анализа и метода паттерн-кластеризации. Выявлено 5 типичных паттернов, которым следовали российские регионы с разной динамикой производительности. Показано, что высокие темпы роста производительности у регионов с высоким уровнем НТР поддерживались ростом внутренних затрат на исследования и разработки, затрат на инновационную деятельность организаций и на внедрение цифровых технологий. Регионы-лидеры НТР, демонстрирующие низкие темпы роста производительности, характеризуются практически нулевым приростом объемов ВЗИР за исследуемый период. В группе регионов со средними и низкими уровнями НТР наиболее высокие темпы роста производительности характерны для регионов с высокими темпами роста капиталовооруженности и затрат на внедрение цифровых технологий. Полученные выводы могут быть учтены при разработке региональных инструментов политики повышения производительности труда.
География инноваций позволяет выявлять пространственные паттерны создания, внедрения и распространения новых технологий, но с развитием коммуникаций возникает иллюзия незначимости пространства. В соответствии с целью исследования, в статье показано, что разработки искусственного интеллекта, как одной из прорывных технологий, не могут быть повсеместными. Они будут концентрироваться в центрах с высоким инновационным потенциалом, где выше интенсивность потоков и перетоков знаний, в том числе неявных. В России образование в сфере искусственного интеллекта можно получить в 21 регионе, исследования ведутся в 35, а разрабатывают технологию в 40. В статье предложен рейтинг регионального потенциала для создания технологий искусственного интеллекта, оценивающий научно-технологическое развитие и плотность основных элементов региональной инновационной экосистемы в сфере искусственного интеллекта. Рейтинг показывает высокую концентрацию потенциала в крупнейшей агломерации, Москве, и нескольких регионах - креативных ядрах: Московской области, Санкт-Петербурге, Республике Татарстан и Новосибирской области. Выделены 16 креативно-акцепторных центров, способных как создавать, так и внедрять некоторые технологии искусственного интеллекта (Свердловская, Нижегородская, Челябинская, Самарская, Томская, Ростовская области, Краснодарский край и др.), преимущественно акцепторные центры, использующие передовые производственные технологии искусственного интеллекта (23 региона) и 41 регион с минимальным потенциалом. Регионы-лидеры могут получить приоритетное внимание и финансирование. В акцепторных регионах преимущество может быть отдано поддержке автоматизации производств, а в отстающих - повышению восприимчивости населения к цифровым технологиям.
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.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- СмолГУ
- Регион
- Россия, Смоленск
- Почтовый адрес
- 214000, Смоленская обл., г. Смоленск, ул. Пржевальского, д. 4
- Юр. адрес
- 214000, Смоленская обл., г. Смоленск, ул. Пржевальского, д. 4
- ФИО
- Артеменков Михаил Николаевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rectorat@smolgu.ru
- Контактный телефон
- +7 (481) 2700201
- Сайт
- https://smolgu.ru/