Правило Ципфа и его значение при прогнозировании развития системы городов (стр. 1 из 3)
Правило Ципфа и его значение при прогнозировании развития системы городов
Введение
В рамках системного подхода к некоторой национальной экономике начнем изложение с рассмотрения отдельных городов. Для начала необходимо выявить важнейшие из них, что предполагает предварительное упорядочивание городов по значимости. В качестве простейшего показателя значимости очень часто используется показатель численности населения города. В основе этого лежит гипотеза о том, что экономическое значение города в существенной степени может быть охарактеризовано суммарным ежегодным доходом его жителей или суммарным уровнем совокупного богатства, которым они располагают. Далее принимается упрощающая гипотеза о том, что в пределах более или менее однородной страны значения этих показателей примерно пропорциональны численности населения. Этим можно объяснить интерес, который многие исследователи проявляли к распределению городов по численности населения. Здесь выявилась интересная закономерность, обнаруженная впервые Ауэрбахом в 1913 году. Далее она изучалась рядом специалистов, наиболее значимые обобщения по этому поводу были сделаны Георгом Ципфом в работе, опубликованной в 1949 году. Поэтому данная закономерность получила название «правило Ципфа» или закон «ранг – размер».
1. Исходная формулировка закона «ранг – размер»
Если расположить все города некоторой страны в списке в порядке убывания численности населения, то каждому городу можно приписать некоторый ранг, т.е. номер, который он получает в данном списке. При этом численность населения и ранг, как правило, подчиняются простой закономерности, выражаемой формулой Рп = Р,/п, где Рп – население города n‑го ранга; Pt – население главного города страны. В частности, в эту зависимость хорошо вписывались данные по городам США, однако эта закономерность была выявлена чисто эмпирически, при ее проверке для других стран обнаружился ряд существенных расхождений.
В связи с этим была предложена более общая форма зависимости, где вместо Pt использовалась некоторая константа С, а также было предложено возвести знаменатель дроби в некоторую степень q: Рп = С п~ч, где С и q – некоторые константы; при этом, естественно, данное равенство понимается как некоторая теоретическая модель, которая лишь приблизительно соответствует эмпирическим данным, в частности для n = 1 Р, = С.
Значения констант С и q оцениваются в обычной технике экономет-рического анализа, например, по методу наименьших квадратов после предварительного логарифмирования исходного уравнения In Pn= In С – q Inn, которое можно теперь переписать в виде рп = С – q N + еп, где pn = In Рп, N = In п, еп – отклонение фактического значения In Рп от расчетного. Таким образом получается обычная линейная регрессионная модель, описанная в любом учебнике по математической статистике.
Отказ от точных равенств q = 1 и С = Р1 позволяет значительно повысить общую точность модели, т.е. в целом позволяет сократить расхождения между фактическими и расчетными данными. Каждый отдельный город может при этом весьма существенно отклоняться по численности от своего расчетного значения, даже если модель в целом статистически вполне достоверна. Часто наиболее сильное отклонение характерно для главного города, именно поэтому использование С вместо Р, позволяет существенно повысить достоверность модели.
Получив значения С и q и зная общее количество городов страны т, можно легко рассчитать приблизительную численность всего городского населения страны Р*:
2. Эмпирические исследования соотношения «ранг – размер» по различным странам
Были предприняты многочисленные попытки проверки правила Ципфа. В частности, интересно масштабное исследование Берри, который обработал большие объемы данных по США за период с 1790 по 1950 годы, рассмотрев численность населения США по отдельным десятилетиям.
Выявилась поразительная устойчивость во времени параметра q. При достаточно хорошем соответствии с реальными данными, оказалось, что q весьма близко к 1. Тенденции общего роста численности населения на протяжении всего периода соответствует, естественно, монотонное возрастание значения параметра С. Для высших уровней иерархии выявилась небольшая недооценка моделью реальной численности населения. Данные исследования позволяют выдвинуть гипотезу о существенной устойчивости во времени самого типа распределения городского населения страны по городам разного ранга при общем возрастании численности каждого из них. Известная традиция относительного либерализма в регулировании городов США позволяет выдвинуть гипотезу о том, что подобная резкая неоднородность в распределении населения по городам соответствует проявлению стихийных экономических законов рыночной экономики и является упрощенным численным выражением более общей закономерности разделения функций между городами, что описано, например, в идеализированной теоретической модели Кристаллера. Более конкретно, хотя и в более сложной форме, эта общая закономерность отражена в концепции каркаса городов.
Аналогичные расчеты были проделаны для городов Швеции по некоторым временным срезам XIX и XX веков, где также значение q оказалось близким к 1. Исследование Виннинга по данным о крупнейших городах США за 1950 год в целом соответствовало результатам, позднее полученным Берри. При этом в среднем относительные отклонения фактических значений от теоретических оценок были на уровне менее 10%. Наибольшее отклонение наблюдалось для Чикаго: модель занизила его численность примерно на 25%.
Подобные исследования для городов этого периода были проведены также для Бразилии, Италии, Канады, Мексики и Франции, по каждой стране рассматривалось от 13 до 30 городов. Средние значения погрешностей оказались несколько выше, чем для США. Масштабное исследование, проведенное позже по всем городам Франции с населением более 10 тыс. человек по данным за 1962, 1958 и 1975 годы выявило значения q лишь немного превосходящее 1: 1,056; 1,066 и 1,072 соответственно. При этом значения коэффициента корреляции между реальными и фактическими рядами были весьма высоки: 0,992, 0,988 и 0,982. Заметные расхождения наблюдались для 15 крупнейших городов Франции, особенно сильной была недооценка фактической численности Парижа.
Подобные резкие несоответствия именно для главного города типичны для данной модели, что свидетельствует о наличии некоторых особых факторов, которые она не учитывает. Значимость этих факторов может быть выявлена в рамках изучения некоторых специальных показателей, характеризующих превосходство главного города.
Интересные проблемы связаны с ситуациями федерации и конфедерации. Так, например, закон Ципфа в целом довольно хорошо соответствовал распределению численности городского населения б. СССР, хотя наблюдалась существенная близость численности городов с номерами в диапазоне 5–10, в частности в 1979 году наблюдались следуюшие соотношения численности крупнейших городов: Москва – 8,01, Ленинград – 4,59, Киев – 2,14, Ташкент – 1,78, Баку – 1,55, Харьков -1,44, Горький – 1,34, Новосибирск – 1,31, Минск – 1,28, Куйбышев -1,22, Свердловск – 1,21 и т.д. В результате распада СССР в конце 1991 года основным государственным образованием на его территории оказалась Российская Федерация, список крупнейших городов которой содержит лишь часть общего списка для СССР. В рамках списка российских городов Нижний Новгород перешел к 1992 году с 7-го места на 4-е, Новосибирск – с 8-го на 3-е, Самара – с 10-го места на 6-е, Екатеринбург – с 11-го на 5-е и т.д. В 1992 году шесть важнейших городов России имели следующую численность: Москва – 8,75, Санкт-Петербург – 4,44, Новосибирск – 1,44, Нижний Новгород – 1,44, Екатеринбург – 1,37, Самара – 1,24.
Столь резкая смена рангов городов, естественно, не могла сопровождаться значительным изменением их численности. Возникло существенное отклонение от модели Ципфа. Этот факт нельзя рассматривать как опровержение закона «ранг – размер», поскольку применение данного закона предполагает определенную устойчивость системы городов в рамках единого экономического пространства. Можно полагать, что по окончании некоторого переходного периода, связанного со становлением независимых экономических систем бывших республик СССР, восстановится закономерность правила Ципфа для списков городов каждого из новых государств, при этом для объединенного списка городов бывшего СССР уровень соответствия, по-видимому, резко снизится по сравнению с ситуацией 80-х годов.
Аналогичные теоретические сложности противоположного характера возникают при анализе стран ЕС. За последние десятилетия этот союз действительно стал единым экономическим пространством, поэтому правомерно ставить вопрос о его единой системе городов. Можно предполагать, что правило «ранг – размер» в 90‑е годы более применимо к объединенному списку городов ЕС, нежели к отдельным национальным спискам.
Проведение межнациональных сопоставлений затруднено также различиями в системе национальной статистической отчетности, в частности, юридическим определением населенного пункта как города, при недостаточных данных целесообразно ограничиться верхней частью распределения. Данный закон не проверялся для совокупного списка городов мира.
3. Социальная справедливость в государственной урбанистической политике, попытки насильственной деформации соотношений «ранг – размер»
Неравномерность развития городов естественным образом поднимает вопрос о социальной несправедливости, что, в свою очередь, приводит к рецептам восстановления этой справедливости за счет финансирования государственной программы некоторого «выравнивания» городов: сдерживание роста главного города, стимулирование развития либо крупных городов, либо средних и мелких, т.е. попытки насильственной деформации сложившихся соотношений «ранг – размер». Подобные попытки принимались, например, в СССР и послевоенной Франции. Так, при решении вопроса о размещении будущих крупных заводов часто принималось решение о создании новых индустриальных городов вместо варианта развития производства в уже существующих центрах. В результате возникли почти монофункциональные города, которые испытывают сейчас особенно большие трудности в связи с необходимостью функциональной переориентации в новой экономической ситуации.