All
 
|
 
 


Assessment of spatial polarization of regions in the Far East of Russia
 
PIIS221979310030768-7-1
DOI10.37490/S221979310030768-7
Publication type Article
Status Published
Authors
Vassilii Martynov 
Occupation: Professor, Department of Economic Geography, Faculty of Geography
Affiliation: Herzen State Pedagogical University of Russia
Address: Russian Federation, St.-Petersburg
Vadim Kuzin
Occupation: Associate Professor, Department of ecology-geography, Institute of Natural Sciences
Affiliation: M. K. Ammosov North-Eastern Federal University
Address: Russian Federation, Yakutsk
Irina Sazonova
Occupation: Associate Professor Department of Economic Geography, Faculty of Geography
Affiliation: Herzen State Pedagogical University of Russia
Address: Russian Federation, St.-Petersburg
Journal namePskov Journal of Regional Studies
EditionVolume 20. No2/2024
Pages149-169
Abstract

The relevance of the study lies in strengthening the gradients of social and economic development. Their extreme form is spatial polarization which is being updated at the present stage by globalization and the collapse of the socialist system. At the same time, competitiveness factors strength and as a consequence the polarization appears. In this context Russia is no exception though number of territories have been little studied with regard to the development of the polarization process there.  In this connection the territory of the Russian Far East is studied (in the modern borders of the Far Eastern Federal District). The purpose of the article is analysis, visualization, typology of spatial polarization of a given territory. This is done using night satellite images, which have been used in socio-economic research since 1990s all around the world. Preliminarily, the article notes trends in socio-economic development of the study area using a number of coefficients at the regional level. It is proposed, along with quantitative indicators, to use a more pronounced form — night satellite images. They are both more visual and more efficient in comparison with statistics. We used DMSP OLS and VIIRS/NPP publicly available images of the territory of the Far East for different years. As a result of combining them with the author's method for determining spatial polarization, four types of regions were identified according to the level of spatial polarization, which are briefly characterized.

Keywordsthe Far East, space, development, analyses, polarization, spatial development, trends, night satellite images
Received29.04.2024
Publication date25.06.2024
Number of characters27528
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
1 Введение и постановка проблемы. Современный мир — это мир широкого спектра социально-экономических процессов. Они проявляются разным образом, однако всегда дифференцируя пространство. Это имеет фундаментальную неравномерность, что отражается в ускорении и замедлении развития.
2 Её исследование остаётся весьма актуальной задачей на всех возможных уровнях. Тем более что процессы пространственного развития не сводимы лишь к результирующему дуальному «стагнация — развитие», а довольно разнообразны и сложны.
3 Крайней их формой выступает поляризация, исследование которой началось с французской школы 1950-х гг. в рамках теории полюсов роста. За длительный и интенсивный период исследования теория усложнилась, появилось понимание не только её сложности и комплексности, но и значительного спектра последствий этого процесса.
4 Дополнительными актуализирующими факторами стал распад социалистической системы и современная глобализация, выражено трансформирующие мир. Не является исключением и Россия, в которой факторы конкурентоспособности отдельных территорий только усилились, увеличивая контрасты их социально-экономического развития и стихийно усиливая поляризацию пространства.
5 Это дополнительно поляризует и без того поляризованное пространство страны. Данный факт неоднократно исследовался отечественными экономико-географами, экономистами, социологами, политологами, однако, несмотря на значительный объём работ (см. [19]), некоторые территории изучались крайне редко. К таковым относится и Дальний Восток (рассматриваемый в границах Дальневосточного федерального округа на 2024 г.). Здесь пространственное сжатие проявилось особенно сильно, а диспаритеты развития между отдельными территориями стали крайне велики. Итогом становится пространственная поляризация, обладающая местной спецификой, мало отраженной пока в исследованиях.
6 Цель статьи заключается в рассмотрении, визуализации, типологизации пространственной поляризации слабо исследованной в этом отношении территории Дальнего Востока при помощи ночных спутниковых снимков. Были использованы общедоступные материалы DMSP OLS и VIIRS/NPP за разные годы, а также материалы отечественных и зарубежных специалистов по тематике пространственной поляризации, социально-экономическому развитию Дальнего Востока, ночным спутниковым снимкам.
7 Однако прежде, чем приступать к достижению поставленной цели, видится логичным отметить основные тренды пространственного развития в постсоветский период на Дальнем Востоке как являющиеся «фоновыми» для всего исследования.
8 Обзор ранее выполненных исследований. Дальний Восток с момента начала его открытия землепроходцами являлся наиболее слабо освоенной частью нашей страны, выступая её ресурсной базой. В советское время в результате проведения в жизнь пятилетних планов развития, индустриализации, реального «сдвига» промышленности на восток начинался довольно динамичный период социально-экономического развития данной территории. Были созданы не просто множество новых предприятий, но и сформировались отрасли всесоюзного значения. При этом значительно выросла и численность населения — во многом за счёт привлечения людей их других регионов страны: за 1926–1991 гг. численность населения Дальнего Востока увеличилась примерно на 6,5 млн чел., или более чем в 5 раз [1].

views: 25

Readers community rating: votes 0 

1. Avdeev Ju. A., Sidorkina Z. I., Ushakova V. L. (2017), Problems of the population of the Far East, Migration and Social Development, vol. 2, no. 3, pp. 141–162. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/migration.2.3.38977. 
2. Altunina V. V., Anuchina D. A. (2022), Russian regions’ classification in the context of spatial polarization, Ekonomika, predprinimatelstvo i parvo, vol. 12, no. 5, pp. 1453–1474. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/epp.12.5.114641. 
3. Anohin A. A., Kuzin V. Ju. (2021), Transformation of the modern methodology and trends of the study of polarization, Izvestija RGO, vol. 153, iss. 5, pp. 3–20. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0869607121050025. 
4. Aseeva T. A., Kiselev E. P., Suhomirov G. I. (2020), Agriculture of the Far East: conditions, problems and development potential, Antonova Н. Е. (ed.), Habarovsk, 162 p. (In Russ.).
5. Bliakher L. E., Grigorichev K. V. (2020), Internal migration as a political problem, or why and how residents of the Russian Far east move out, The Journal of Political Theory, Political Philosophy and Sociology of Politics Politeia., no. 1 (96), pp. 74–97. (In Russ.). https://doi.org/10.30570/2078-5089-2020-96-1-74-97. 
6. Kolomak E. (2013), Uneven Spatial development in Russia: explanations of new economic geography, Voprosy Ekonomiki, no. 2, pp. 132–150. (In Russ.).
7. Kuzin V. Ju. (2017), Arctic — military geography of the region, Arktika XXI vek. Gumanitarny`e nauki, no. 2 (12), pp. 38–47. (In Russ.).
8. Kuzin V. Ju. (2022), Types of polarization and modern features of their research, Bulletin of Udmurt University. Series Biology. Earth Sciences, vol. 32, no. 4, pp. 494–503. (In Russ.). https://doi.org/10.35634/2412-9518-2022-32-4-494-503. 
9. Kuzin V. Ju. (2022), Regionopolization in the Far Eastern Federal District: Some aspects, Vestnik of North-Eastern Federal University Series “Earth Sciences”, no. 2 (26), pp. 47–54. (In Russ.) https://doi.org/10.25587/SVFU.2022.26.2.006. 
10. Kuzin V. Ju. (2023), An evaluation of the Russian Far East spatial polarization in the post-Soviet period, Vestnik of North-Eastern Federal University Series “Earth Sciences”, no. 2 (30), pp. 102–113. (In Russ.) https://doi.org/10.25587/SVFU.2023.30.2.009. 
11. Leonov S.  N. (2016), Estimation of the growth potential оf local spatial units in the Southern Far Еast, Problemy social'no-jekonomicheskogo razvitija Sibiri, no.4 (26), pp. 24–29. (In Russ.).
12. Leonov S.  N. (2017), Empirical analysis of the polarized development of the constituent entity of the Russian Federation, Regional Economics: Theory and Practice, vol. 15, iss. 3, pp. 449–458. (In Russ.).
13. Martynov V. L. (2015), “Cold war” in Arctic Ocean: The Troops of air defense in Arctic Region (1950’S–1990’S), Arktika XXI vek. Gumanitarny`e nauki, no. 1 (4), pp. 75–85. (In Russ.).
14. Martynov V. L., Sazonova I. E. (2020), Possibilities of applying economic-geographic approachesand methods in regional researches, Pskovskij regionologicheskij zhurnal, no. 3 (43), pp. 140-161. (In Russ.).
15. Merzlyakov I. O. (2023), Tendencies of Spatial Polarization of the Settlement System in the Russian Far East, Regionalistica, vol. 10, no. 2, pp. 58–77. (In Russ.). https://doi.org/10.14530/reg.2023.2.58. 
16. Minakir P. A. (2017), 25 Years оf Economic Reforms, Spatial Economics, no. 1, pp. 7–16. (In Russ.). https://doi.org/10.14530/se.2017,1,007-016. 
17. Minakir P. A. (2006), The economy of the regions. The Far East, Moscow, 848 p. (In Russ.).
18. Motrich E. L. (2023), Demographic and migration processes in the Russian Far East (2019–2022), Power and Administration in the East of Russia, no. 4 (105), pp. 124–137. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/1818-4049-2023-105-4-124-137. 
19. Nefedova T. G., Streletsky V. N., Treivish A. I. (2022), Polarization of the socio-economic space of modern Russia: causes, directions and consequences, Herald of the Russian Academy of Sciences by Geography, vol. 92, no. 6, pp. 551–563. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0869587322060093. 
20. From Lomonosov's idea to the real development of the territories of the Urals, Siberia and the Far East (2009), L. M. Averina, R. I. Ak'julov, E. L. Andreeva [and others], Ekaterinburg, 1227 p. (In Russ.).
21. Economic development of the Russian Far East: effects of state policy (2020), P. А. Minakir, S. N. Nayden (eds.), Habarovsk 208 p. (In Russ.).
22. Rosstat — Statistics. URL: https://rosstat.gov.ru/statistic  (accessed 01.05.2023).
23. Siberia and the Far East in the XXI century: problems and prospects of development: an analytical report (2017), Е. А. Ahtamov, L. А. Bezrukov, V. I. Bragin [and others.]; V. S. Efimov (ed.), Krasnoyarsk, 252 p. (In Russ.).
24. Antonov E. V. (2018), Demographic and economic asymmetry of urban development in the Urals, Siberia, and the Far East in 1991–2014, Regional Research of Russia, vol. 8, no. 1, pp. 16–33.
25. Barro R. J., Sala-i-Martin X. (2004), Economic Growth, Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 672 p.
26. Cecchini S., Savio G., Tromben V. (2022), Mapping poverty rates in Chile with night lights and fractional multinomial models, Regional Science Policy & Practice, no. 14 (4), pp. 850–876. https://doi.org/10.1111/rsp3.12415. 
27. DMSP OLS: Nighttime Lights Time Series Version 4, Defense Meteorological Program Operational Linescan System. URL: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_DMSP-OLS_NIGHTTIME_LIGHTS  (accessed 10.05,2023).
28. Doll C. N. H., Muller J. P., Elvidge C. D. (2000), Nighttime imagery as a tool for global mapping of socioeconomic parameters and greenhouse gas emissions, Ambio, no. 29 (3), pp. 157-162,
29. Earth at Night — Black Marble (NASA). URL: https://gisgeography.com/earth-at-night-black-marble-nasa/  (accessed 10.05.2023).
30. Earth Data. Open access for open science. URL: https://www.earthdata.nasa.gov/learn/backgrounders/nighttime-lights  (accessed 10.05.2023).
31. Ebener S., Murray C., Tandon A., Elvidge C. (2005), From wealth to health: modeling the distribution of income per capita at the subnational level using nighttime light imagery, International Journal of Health Geographics, no. 4, pp. 1–17,
32. EOSDIS Worldview. URL: https://worldview.earthdata.nasa.gov/  (accessed 10.05.2023).
33. Ghosh T, Anderson S, Powell R. L., Sutton P. C., Elvidge C. (2009), Estimation of Mexico’s informal economy and remittances using nighttime imagery, Remote Sensing, no. 1 (3), pp. 418–444.
34. Gini C. (1936), On the Measure of Concentration with Special Reference to Income and Statistics, Colorado College Publication, General Series, no. 208, pp. 73–79.
35. Sangkasem K., Puttanapong N. (2022), Analysis of spatial inequality using DMSP-OLS nighttime-light satellite imageries: A case study of Thailand, Regional Science Policy & Practice, no. 14 (4), pp. 828–849. https://doi.org/10.1111/rsp3.12386. 
36. Sheludkov A., Starikova A. (2021), Nighttime-lights satellite imagery reveals hotspots of second home mobility in rural Russia (a case study of Yaroslavl oblast), Regional Science Policy & Practice, no. 14 (4), pp. 877–890, https://doi.org/10.1111/rsp3.12441. 
37. Sheludkov A., Starikova A. (2022), Summer suburbanization in moscow region: Investigation with nighttime lights satellite imagery, Environment and Planning A, vol. 54, no. 3, pp. 446–448, https://doi.org/10.1177/0308518X221076502. 
38. Ghosh T., Powell R. L., Elvidge Chr. D., Baugh K. E., Sutton P. C., Anderson Sh. (2010), Shedding Light on the Global Distribution of Economic Activity, The Open Geography Journal, no 3, pp. 148–161.
39. Zhang L., Sun B. (2017), Polarization or convergence: Strategy of reshaping economic geography of large countries: A cross-country study on the evolution and determinants of city size distribution, Dili Xuebao/Acta Geographica Sinica, vol. 72, iss. 8, pp. 1419–1431.

Система Orphus

Loading...
Up