Внутренние различия протекания пандемии коронавируса в Балтийском макрорегионе России

Введение и постановка проблемы

Пандемия коронавируса COVID-19 поставила перед российскими экономико-географами ряд новых задач, связанных с особенностями его распространения в пространстве регионов и муниципальных образований. Впервые в современной истории страна столкнулась с глобальным вызовом, оказывающим влияние на все сферы жизни и, соответственно, на все сферы экономики. При этом реакция общества и пространства на пандемию отличалась от региона к региону и от города к городу.

Экономико-географы России ответили на вызов пандемии многочисленными научными публикациями. В одних работах описывается специфика пандемии в конкретных территориях, в других — особенности распространения вируса в российских регионах в масштабе страны в целом. В работах С. П. Земцова и В. Л. Бабурина делается вывод, что на ранних этапах (в первые две волны) пандемия распространялась по территории России в соответствии с классическими принципами диффузии нововведений [1], [2]. Н. В. Зубаревич и С. Г. Сафронов выявили, что специализация на производстве автомобилей, а также на экспортных отраслях (добыча нефти, производство алмазов, цветная металлургия) обусловила максимальный ущерб экономике регионов Российской Федерации [3]. К схожему выводу в своей публикации пришли Л. Л. Емельянова и А. В. Лялина на примере Калининградской области [4]. С другой стороны, специализация регионов на производстве и торговле медицинскими изделиями, наоборот, дала импульс для активизации внешнеэкономической деятельности [5].

Полученные для России в целом выводы нуждаются в конкретизации. Для отдельных российских регионов она осуществлена силами местных исследователей [6], [7], [8]. Усилия по анализу распространения ковид-пандемии в российских макрорегионах практически не предпринимались. Между тем актуальность подобного анализа, например, для Балтийского региона не вызывает сомнений, так как это одна из наиболее экспортоориентированных территорий России; в число ключевых сфер экономики Санкт-Петербурга, Ленинградской и Калининградской областей входит автомобилестроение, особая уязвимость которого в период пандемии неоднократно отмечалась исследователями.

При изучении коронавируса следует учитывать не только экономико-географическое положение, но и физико-географические условия регионов, поскольку (как установлено В. Риосом и Л. Джанмоэной на примере Италии) для его распространения имеют значение не только экономические и социальные связи и контакты, но и особенности температуры, влажности конкретной территории [9]. В связи с этим оправданно учитывать влияние Балтийского моря, которое, как отмечают А. П. Клемешев и соавторы, в той или иной степени можно проследить на территориях Санкт-Петербурга, Ленинградской, Калининградской, Новгородской, Псковской и Мурманской областей и Республики Карелия [10].

Представление о Балтийском макрорегионе как о целостном географическом пространстве с единством экономической специализации и схожими физико-географическими условиями позволяет поставить исследовательский вопрос настоящей статьи: какова была специфика распространения коронавируса COVID-19 в пространстве Балтийского макрорегиона? Поиск ответа на этот вопрос подразумевает изучение как внутренней дифференциации процесса пространственной диффузии пандемии, так и Балтийского макрорегиона в общероссийском контексте. Такой подход актуален и целесообразен по причине недостаточного внимания исследователей к «ковидным» свой­ствам пространства отдельных регионов и ввиду неизбежности вызовов новых вирусных инфекций [11]. Необходимо понять реакцию российского балтийского регионального пространства на коронавирус COVID-19 и на основе этого вынужденного «тренинга» сделать выводы для будущего.

Методология исследования

Наша методология изучения пространственного распространения коронавируса в Балтийском макрорегионе формировалась как результат обобщения методического инструментария зарубежных и российских коллег с учетом ограничений, накладываемых спецификой объекта исследования.

По мнению многих исследователей [12], [14], для специфичных условий России, ее обширных пространств наиболее пригодным для анализа является показатель избыточной смертности. В некоторых других странах исследователи-демографы также подтверждают правоту использования данного показателя для диагностики хода пандемии и ущерба от нее [15], [16], [17], [18]. Среди медико-демографических показателей именно избыточная смертность — самый подходящий индикатор распространения пандемии в регионах и муниципальных образованиях.

Другие показатели отличаются меньшей достоверностью — в частности, за счет того, что смертность от коронавируса нередко не фиксируется, а его симптомы часто сходны с симптомами других вирусных заболеваний и статистически могут относиться к ним (например, ОРВИ). Показатели региональной госпитализации не всегда коррелируют с уровнем заболеваемости и смертности от ковида.

Наиболее широко применяемым количественным методом анализа факторов, объясняющих страновую и региональную специфику распространения коронавируса, был регрессионный анализ. Например, в статье А. Н. Пилясова, Н. Ю. Замятиной и Е. А. Котова предложена регрессионная модель для всех субъектов Российской Федерации, объясняющая зависимость показателя избыточной смертности от доли занятых в контактоемких оптовой и розничной торговле, в обрабатывающей промышленности (крупные коллективы, занятые на производствах непрерывного цикла); от доли населения старше 65 лет; количества объектов розничного ритейла на 1000 человек населения [19].

Российская специфика существенно отличается, например, от ситуации в США, где на показатель избыточной смертности в значительно большей степени влиял расовый состав населения и политические предпочтения жителей тех или иных территорий [20]. С другой стороны, в странах Евросоюза обнаружены те же сильные зависимости, что и в регионах России: от доли пожилого населения и активности международной торговли [21]. Россия отличается от ряда европейских стран (в частности, от Италии) тем, что здесь не вполне работают традиционные центр-периферийные модели распространения вируса и значительно большую роль играют локальные, в том числе социокультурные, институциональные факторы [19], [22]. Именно внимание к институциональным факторам видится нам ключевым при рассмотрении пандемии во внутрироссийском контексте.

Среди работ, посвященных институциональным факторам распространения вируса, не использующих регрессионный анализ, преобладает анализ реакции властей на пандемию. В исследовании антиковидной политики государств ЕС было отмечено стремление к переходу от реакционных мер по борьбе с пандемией к долгосрочным стратегическим решениям — повышению доступности вакцинации, разработке общеевропейских рамочных документов в области контроля над распространением инфекционных заболеваний [23]. Анализ реакции британских властей с точки зрения управления рисками и политической коммуникации (проведения различных кампаний, просветительских мероприятий для населения) позволил выявить основные недостатки принятых решений — их непоследовательность и излишнюю политизацию [24]. Испанские исследователи предложили оригинальную количественную модель оценки эффективности локдауна, позволившую определить объем ВВП, который был бы сохранен в случае более раннего ввода локдауна [25]. Политика стран Юго-Восточной Азии в отношении пандемии коронавируса изучалась сингапурскими специалистами путем анализа нормативных правовых актов в области коронавирусных ограничений [26]. Авторы пришли к выводу, что характер реакции властей имеет не меньшее значение в контексте противодействия пандемии, чем географические и экономические параметры страны.

Особенность объекта нашего исследования — Балтийский макрорегион в составе семи российских регионов — затрудняет применение регрессионного анализа, который хорошо работает на обширных совокупностях (десятки, сотни объектов и т. д.). Рассматривать муниципальную статистику, например, по общей смертности и смертности по основным причинам для анализа пространственного распространения пандемии в российской Балтике рискованно ввиду того, что данные по смертности от коронавируса, особенно в первый год пандемии, как широко признано, недостаточно достоверны ввиду путаницы в причинах смерти, местах регистрации «ковидных» смертей и др.

Поэтому мы использовали помесячные данные об избыточной смертности для характеристики распространения пандемии, а вместо количественного анализа, основанного на регрессии, провели качественный анализ антиковидных нормативных правовых актов. Специфические свой­ства пространства балтийских регионов России с точки зрения их проницаемости к коронавирусу выявлялись в результате анализа отобранных социальных и экономических статистических показателей: особое внимание было уделено их экстремальным значениям — региональным минимумам и максимумам среди всей рассматриваемой совокупности семи балтийских субъектов Российской Федерации.

Перспективным способом выявления «коронавирусной» специфики пространства Балтийского региона может быть применение дихотомии «пространство мест и пространство потоков», разработанной М. Кастельсом [27]. Пространство мест —традиционная форма пространственной организации взаимодействий между людьми. В эпоху информационных технологий возникает пространство потоков — такая организация социальных практик в пространстве, при которой между акторами социального взаимодействия налаживаются повторяющиеся, программируемые последовательности обменов и взаимодействий (потоки).

Пандемия коронавируса переворачивает традиционные представления о преимуществах и недостатках двух типов пространств. Современная глобальная экономика ставит в более выгодное положение пространства потоков, поскольку они более восприимчивы к новым массивам информации и капитала. Пространства мест — более инерционные и менее адаптированные к современным экономическим реалиям. В ситуации, когда активность взаимодействий между людьми оказывает существенное влияние на распространение коронавируса, «герметичные» пространства мест являются более безопасными, чем открытые инновациям (в том числе «негативным» — вирусным) пространства потоков.

Методика исследования

Алгоритм разработанной нами методики анализа пространственной диффузии пандемии в территориях российской Балтики учитывал зарубежный опыт страновых и региональных исследований и включал в себя три шага. На первом определялся характерный тип динамики помесячной избыточной смертности балтийских регионов России. Она была вычислена по данным Росстата как превышение смертности за период с апреля 2020 по декабрь 2021 г. над средней за соответствующие периоды 2015—2019 гг., взвешенное на душу населения без учета тренда изменений смертности. Взвешенный показатель был применен для ликвидации эффекта исходной низкой базы, который проявляется при обычно используемом показателе процентного превышения абсолютных значений смертности 2020 г. к среднему за 2015—2019 гг.

На втором шаге осуществлялся анализ региональных (и отдельных муниципальных) нормативных правовых актов по противодействию пандемии, что позволило выявить институциональную дифференциацию субъектов РФ в составе Балтийского макрорегиона в контексте реакции на вызовы коронавируса. Для этого было оценено количество и время принятия соответствующих актов, оценена их строгость, а также проведен содержательный анализ на предмет того, на предотвращение какого именно типа пространственной диффузии коронавируса направлены данные меры.

На третьем шаге проводилась интеграция полученных результатов с характеристиками пространства конкретных балтийских регионов, которые определялись на основе анализа статистических экстремумов (региональных минимальных и максимальных показателей).

Результаты исследования

1. Анализ данных об избыточной смертности (рис. 1) позволил выделить четыре типа регионов со сходной помесячной динамикой этого показателя:

а) Санкт-Петербург и Ленинградская область: пики избыточной смертности наблюдаются раньше, чем в среднем по России, в Санкт-Петербурге они более выраженные;

б) Калининградская область и Республика Карелия: значительная амплитуда помесячных показателей избыточной смертности, самые высокие пики совпадают по времени с общероссийскими;

в) Новгородская и Псковская области: динамика сходна со среднероссийской, но избыточная смертность ниже, пики совпадают по времени с общероссийскими;

г) особый случай Мурманской области, связанный с ее арктической спецификой, — значимой ролью в пандемии вахтовых поселков и многочисленных ЗАТО, локализованностью производственных коллективов и воинских подразделений, что нередко вызывало вспышки заболевания. Динамика избыточной смертности в области характеризуется наличием уникальных для Балтийского региона пиков.

2. Меры противодействия пространственной диффузии коронавируса в одних балтийских регионах («пространстве мест») были направлены на ограничение перемещений на местном рынке труда, в других («пространстве потоков») — на ограничение как горизонтальных, в контуре местного рынка труда, так и иерархических перемещений «городской центр — сельская районная периферия, город-центр — город-центр низшего порядка».

1

Динамика избыточной смертности в Балтийском регионе и в среднем по России, раз

Составлено по расчетам аспиранта географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Б. В. Никитина.

Для поиска местных факторов дифференциации протекания пандемии мы обратились к массиву нормативных правовых актов, связанных с коронавирусными ограничениями (табл. 1) а также к сообщениям местных СМИ на интернет-ресурсах о вспышках заболеваемости на тех или иных территориях.

Самый большой массив антиковидного законодательства сформировала Мурманская область, особенности пространства которой обусловили значительную специфику протекания здесь ковид-пандемии. Например, феномен городов-ЗАТО был отражен в 155 муниципальных и региональных нормативных правовых актах, которые адаптировали федеральные и региональные меры к особенностям местной военной экономики, образу жизни местных сообществ и арктическим природно-климатическим и транспортно-географическим условиям. Предельно активно развивалось муниципальное антиковидное законодательство в Ленинградской области, для которой характерна максимальная доля муниципальных актов во всем региональном антиковидном законодательстве. В основном это были нормативные акты по муниципальным районам, которые обладали существенной «тюненовской» спецификой с точки зрения связей с ядром-центром городом Санкт-Петербургом. Калининградская область стала «чемпионом» по доле муниципальных антиковидных нормативных правовых актов по городским округам — их доля в общем региональном антиковидном законодательстве была максимальной, что отразило особенность преимущественно «городской» системы расселения. Республика Карелия охарактеризовалась предельной централизованностью подхода в деле антиковидного нормотворчества — здесь практически не было нормативных актов, направленных на противодействие ковиду на муниципальном уровне, — всё решали для всех муниципалитетов региональные власти. Псковская область исключительно активно использовала карантинные меры (то есть локализованный комплексный запрет на перемещения в пространстве) для противодействия ковид-пандемии. Здесь было больше всего документов по регламентации вахтового метода организации работ — несмотря на то, что он здесь распространен только на строительных работах и очень ограниченно по сравнению, например, с Мурманской областью. В отличие от нее Новгородская область характеризовалась существенно большей централизованностью в выработке антиковидных ограничений — преимущественно с регионального уровня и очень мало — с уровня городских округов и муниципальных районов.

Для определения хроноструктуры ковидного законодательства в балтийских регионах решено было отдельно проанализировать эволюцию базового регионального антиковидного акта с точки зрения месяцев внесения в него поправок и принятия новых редакций, а также помесячную динамику антиковидного нормотворчества (табл. 2, 3).

Активность поправок и редакций во многих случаях совпадает с волнами пандемии, которые можно увидеть на графике помесячной динамики избыточной смертности. Пик правок в большинстве регионов пришелся на первую волну пандемии, которая длилась март — июнь (июль) 2020 г. Вторая волна обозначается новой активностью редакций и правок в базовый антиковидный региональный закон — это сентябрь (октябрь) — декабрь 2020 г. Третья волна отчетливо не диагностируется в пиках правок и редакций, которые в большинстве регионов имеют размытый (не концентрированный, как предшествующие) характер: но в Калининградской, Псковской, Новгородской области, Республике Карелия можно отчетливо увидеть кластер поправок октября — ноября 2021 г.

Наши выводы о возможности увидеть волны пандемии в нормотворческой активности подкрепляются при анализе помесячной динамики принятия нормативных правовых актов в регионах Балтики. И здесь, как и при анализе календаря поправок и редакций к базовому антиковидному региональному закону, обнаруживается первый кластер марта — июля 2020 г., рассредоточенный второй пик в октябре — декабре 2020 г. и третий кластер законотворческой активности в октябре — ноябре 2021 г., которые синхронизируются с пиками коронавирусной пандемии (табл. 3).

Строгость ограничений, введенных до появления вакцин против коронавируса, была оценена по принципу светофора (красный — жесткие, желтый — средние, зеленый— мягкие). Результат оценки представлен в таблице 4.

После детального анализа «ковидной» нормативной правовой базы регионов и муниципальных образований России по данным системы правовой информации «КонсультантПлюс» пришло понимание наличия общероссийских, заданных на федеральном уровне, ограничений пространственной мобильности и региональных. На региональном уровне во многих случаях в 2020 г. происходило повторение федеральных и московских норм ограничения мобильности. Нас интересовали дополнительные меры, которые принимались региональными властями, исходя из специфики протекания пандемии в их «пространствах». Обобщение «ковидной» нормативной правовой базы во всех российских регионах за 2020 г. первых волн пандемии позволило выявить пять направлений дополнительных ограничений пространственных перемещений людей: 1) ограничения внутрирегиональных перевозок/перелетов пассажиров и багажа в аэропортах и/или пунктах пропуска (есть/нет); 2) «расширенная» (то есть более строгая) против общероссийских норм самоизоляция приезжих (есть/нет); 3) перевод на дистанционный формат работы (есть/нет) и в каком конкретно с точки зрения массовости варианте (процент, категория работников и др.); 4) введение карантина на региональном уровне (а не просто мэрами городов и главами муниципальных районов) для отдельных муниципальных образований/ территорий (есть/нет); 5) предусмотрен ли штраф за нарушение режима пространственных перемещений (есть/нет).

Далее все регионы Российской Федерации, в том числе и Балтийского макрорегиона, оценивались в бинарной логике (да — нет) по наличию данных пяти дополнительных ограничений. Предельные пять баллов не получил ни один регион. Республика Карелия, Санкт-Петербург и Мурманская область получили максимальные два-три балла (красный цвет). Промежуточное положение между ними заняла Ленинградская область, раздвоенная на «тревожную», примыкающую к Петербургу агломерационную часть и более удаленную периферию (желтый цвет). Минимальный один балл был у Калининградской, Новгородской и Псковской областей (зеленый цвет).

Обратим внимание на виды ограничений по регионам по состоянию на конец 2020 г. (табл. 5). В этот момент еще не началась массовая вакцинация населения, и меры по борьбе с пандемией нефармацевтического характера отличались максимальным разнообразием.

Исследователи пространственных характеристик распространения инфекций уподобляли этот процесс диффузии инноваций еще задолго до пандемии COVID-19 [28]. Изначально предложенная Т. Хегерстрандом в 1950 г. (публикация на английском языке — в 1967 г. [29]), эта модель была дополнена Э. Роджерсом [30]. Выделяют три формы диффузии инноваций [31]:

— иерархическая (описана в классической работе Хегерстранда) — центро-периферийная, по узлам наземной транспортной сети и по иерархической системе городов — центральных мест разного ранга: от более крупного к меньшему;

— горизонтальная — связана с регулярным будничным или событийным общением людей друг с другом в местах проживания и работы, но также и в процессе коммутирования из места проживания на работу и обратно в контуре местного рынка труда;

— передислокационная (самолетная) — перенос вируса из одного анклавного очага в другой, расположенный за сотни и даже тысячи километров. В нашем институциональном анализе документов региональной антиковидной нормативной правовой базы этот вид диффузии не учитывался, так как она в значительной степени связана с внешними факторами.

Поскольку Санкт-Петербург — город федерального значения и существенно более компактен по сравнению с другими регионами, в мерах региональной власти превалировала борьба с горизонтальной диффузией вируса в городском пространстве, на местном рынке труда, который включал город и ближайшие к нему районы Ленинградской области.

На территории Ленинградской области главным фактором распространения вируса стала близость к Санкт-Петербургу (совпадение типов помесячной динамики избыточной смертности обоих соседних регионов неслучайно). Влияние Санкт-Петербурга на диффузию пандемии в Ленинградской области отражено и в постановлении, где проведено зонирование муниципальных образований по строгости ограничений деятельности хозяйствующих субъектов². Так, к наиболее рисковой, первой зоне были отнесены Всеволожский, Выборгский, Гатчинский, Тихвинский и Тосненский районы. Все они находятся в непосредственной близости к Санкт-Петербургу и составляют периферию его городской агломерации.

В двух других зонах Ленинградской области ограничения были слабее. Так, в первой зоне деятельность многофункциональных центров была разрешена исключительно для ограниченного перечня услуг по предварительной записи и с обязательным использованием масок. Во второй зоне (Волосовский, Киришский, Кировский, Ломоносовский, Лужский, Приозерский, Сланцевский районы, городской округ «Сосновый Бор») деятельность была разрешена в отношении полного перечня услуг по предварительной записи и с обязательным использованием масок. Наконец, в третьей зоне (Бокситогорский, Волховский, Кингисеппский, Лодейнопольский, Подпорожский районы) деятельность была полностью разрешена с обязательным использованием масок.

Пандемия коронавируса позволила увидеть особенность пространства региона: оно распадается на две части. Одна входит в состав Санкт-Петербургской агломерации и связана с этим городом плотными социально-экономическими взаимодействиями. Основной упор в борьбе с коронавирусом был сделан именно на эту часть. Другая часть имеет собственные локальные центры, которые концентрировали очаги инфекции и транслировали их дальше, на сельскую периферию.

Ленинградская область испытывала воздействие как горизонтальной, так и пространственной диффузии коронавируса. В горизонтальной диффузии регион одновременно был и «источником», и «акцептором» коронавируса: часть населения на постоянной основе ездит на работу в Санкт-Петербург — но ряд городов области (например, Гатчина или Всеволожск) сами выступают в качестве центров приложения труда для периферии Ленинградской области. В этом проявляется иерархичность агломерационных связей: помимо главного центра (Санкт-Петербурга), замыкающего на себе большую часть потоков информации, товаров и людей, существуют центры второго порядка, которые выступают в качестве частичной альтернативы главному центру.

В Калининградской области помимо перевода на удаленный режим работы не менее половины офисных работников заметной инициативой стало субсидирование организаций (юридических лиц и индивидуальных предпринимателей) автомобильного транспорта, понесших значительные убытки³. Это отразило значимость межмуниципальных пассажирских перевозок для экономики региона: показатель плотности автомобильных дорог с твердым покрытием для Калининградской области составляет 527 км/км2 в 2020 г.; в среднем по России — 64 км/км2, в Республике Карелия — 47 км/км2, в Мурманской области — 24 км/км2. Роль доступности территории на автомобильном транспорте для распространения коронавируса после его занесения в регион по трассам авиасообщения убедительно показал С. А. Тархов [32].

Разработанные в Республике Карелия нормативные правовые акты отдельно регулировали деятельность внутрирегиональной и межрегиональной вахты. Это «роднит» Карелию с Мурманской областью, где для вахтовиков был введен пропускной режим⁴.

Фактор вахты стал одним из ключевых в пространственном распространении пандемии в Мурманской области. Например, в с. Белокаменка, где возводится центр строительства крупнотоннажных морских сооружений, в конце апреля 2020 г. произошла вспышка заражения коронавирусом среди вахтовиков: абсолютная численность заболевших превышала региональные показатели в несколько раз⁵. Другим специфическим фактором в Мурманской области, связанным с ограничениями на небольших территориях, стало введение временного запрета на въезд на территорию многочисленных ЗАТО⁶. Такая мера, в частности, была принята в ЗАТО «Североморск», «Заозерск», «Островной». И Республика Карелия, и Мурманская область в своих нормативных правовых актах отразили меры по борьбе как с горизонтальной, так и с иерархической диффузией коронавируса, что означает, что пандемия распространялась в пространстве региона как по контуру местных рынков труда, так и по центр-периферийному механизму (город — село, более крупный город-центр — менее крупный город-центр).

Во многих странах мира, например в Швеции, коронавирус не всегда распространялся исключительно от крупных городов к менее плотно населенным территориям — нередко очагами заболеваемости становились небольшие изолированные объекты, в частности дома престарелых [33]. Затем из изолированных очагов вирус распространялся уже на соседние, не закрытые территории.

С проблемой таких локальных закрытых анклавов столкнулась Псковская область. Здесь очагами распространения коронавируса оказались дома-интернаты для престарелых, психоневрологические диспансеры и монастыри⁷. Такие объекты были проблемными и в других регионах, но в Псковской области масштаб вспышек и количество локальных очагов заболеваемости были особенно значительными.

Новгородская область, сходная с Псковской по площади (55 401 км2 и 55 399 км2 соответственно) и численности населения (592,4 тыс. человек и 620,2 тыс. человек соответственно), а также имеющая аналогичный тип динамики избыточной смертности и близкие значения занятости в обрабатывающей промышленности, сталкивалась с аналогичными типами локальных очагов⁸.

И Псковская, и Новгородская области в своих нормативных правовых актах принимали активные меры для противодействия горизонтальной диффузии коронавируса, но не в борьбе с иерархической диффузией. При отсутствии крупных городских агломераций акцент регионального антиковидного законодательства на предотвращение горизонтальной диффузии коронавируса может свидетельствовать о трудностях перехода на удаленный режим работы и потому вынужденном сохранении высокой интенсивности личных контактов в период пандемии.

Отдельный интерес представляют Чудовский и Маловишерский районы Новгородской области, расположенные рядом с границей с Ленинградской областью, где ситуация с заболеваемостью была значительно тяжелее, чем в областном центре и Новгородском районе (район-«бублик», окружающий кольцом областной центр). Взрывной рост заболеваемости привел к временному закрытию въезда на автомобильном и железнодорожном транспорте в эти муниципалитеты⁹. Причиной таких радикальных ограничительных мер стала хорошая транспортная доступность двух этих районов относительно Санкт-Петербурга — оба они находятся в пределах 1,5—2-часовой автомобильной доступности от окраины города.

3. Пандемия коронавируса, как показал анализ регионального и местного антиковидного законодательства и региональных электронных СМИ (таких как «Деловой Петербург» и «53 новости») выявила внутреннюю дифференциацию пространства Балтийского макрорегиона: он включает в себя как «пространства потоков», так и «пространства мест».

В регионах с преобладанием пространств потоков основными факторами распространения коронавируса стали открытость экономики и мобильность рабочей силы: Санкт-Петербургская агломерация (собственно Санкт-Петербург и Ленинградская область — в первую очередь районы, близкие к северной столице) и Калининградская область. Для пространства потоков основным фактором риска является высокий уровень развития транспортной инфраструктуры и за счет этого высокая скорость распространения коронавируса ввиду значительной мобильности населения. Главная задача региональной власти здесь состоит в своевременном переводе работников на удаленный режим работы (где это возможно), чтобы снизить пассажиропоток.

В регионах с преобладанием пространства мест важнейшую роль в распространении пандемии сыграли локальные очаги распространения коронавируса — закрытые небольшие населенные пункты, отдельные объекты — лечебные заведения, центры социальной защиты, дома престарелых и др. (табл. 6). Главной задачей властей здесь стала борьба с возникновением точечных очагов, в том числе карантинными мерами.

Нормативные правовые акты отразили приоритеты региональных властей в борьбе с распространением коронавируса. В пространстве потоков важнее всего было ослабить интенсивность этих потоков и искать способы выявлять в них инфицированных. В пространстве мест меры властей концентрировались на изоляции локальных замкнутых очагов распространения коронавируса.

Результаты качественного анализа с выявлением пространства мест и пространства потоков отчасти совпадают с ранее выявленными типами регионов по помесячной динамике избыточной смертности. Сохраняется «общность» Псковской и Новгородской областей, но Калининградская область оказывается в одной группе с Санкт-Петербургом и Ленинградской областью, а Мурманская область — с Республикой Карелия.

Для глубокого понимания сущности процессов, стоящих за различиями в распространении коронавируса, недостаточно пользоваться лишь количественными методами анализа. Они обязательно должны быть дополнены качественным анализом регионального антиковидного законодательства и новостных интернет-ресурсов (в данной работе использовались материалы «Интерфакса», «Делового Петербурга» и новгородского портала «53 новости»). Сходные значения показателей могут скрывать разные формы организации пространства и, как следствие, различия в распространении пандемии.

Дискуссия: «ковидная» оценка пространства регионов российской Балтики

Обобщение исследований зарубежных авторов по теме ковид-пандемии позволяет обозначить несколько приоритетных тем для проработки в условиях российских регионов. Это регрессионный поиск новых факторов заболеваемости и смертности от COVID-19; определение новых метрик влияния коронавируса на экономику региона; изучение воздействия коронавируса на внутрирегиональную и межрегиональную миграцию; использование ГИС-технологий и технологий big data для решения задач пространственного распространения пандемии; моделирование распространения коронавируса до появления вакцин, в том числе для оценки эффективности нефармацевтических мер борьбы с пандемией; анализ влияния пандемии коронавируса на отдельные отрасли региональной экономики (например, туризм); анализ отношения различных местных сообществ региона к вакцинированию и ограничениям пространственного перемещения и др.

Глобальное испытание в виде пандемии COVID-19 переформатирует многие привычные социальные процессы (например, урбанизацию и общее внутреннее устройство городов — об этом на пике первых волн пандемии писали известные экономико-географы Р. Флорида, Э. Глезер и др.). Для экономической географии это означает выдвижение вопросов коммуникации, человеческих контактов в исследовательскую повестку нашей науки: контактоемкость различных видов экономической деятельности, конфигурации основных региональных и местных социальных сетей, пространственная мобильность талантов, транспортные каналы как инфраструктура не столько традиционных перевозок грузов, а социальной коммуникации и др. Точки (площадки), каналы и структуры человеческих/социальных/производственных контактов становятся приоритетными предметами научного исследования.

В этой связи была предпринята попытка оценки пространств регионов российской Балтики с точки зрения ковид-пандемии и реакции на нее региональных властей в запретительных мерах — как тест, как эксперимент для обнаружения особых «коммуникационных» свой­ств. Из всего пула статистических индикаторов для этой цели, по нашему мнению, оказались пригодными около 14 показателей: площадь территории; общая численность населения; плотность населения; плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием на 1000 км2 территории; плотность железнодорожных путей на 10 000 км2 территории; доля автодорог с твердым покрытием в общей протяженности автомобильных дорог общего пользования; число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения; доля сельского и городского населения региона (степень урбанизации); доля численности населения административного центра региона в совокупной численности населения региона (то есть моно- или полицентричность, сила агломерационного эффекта); доля оборота розничной торговли по торговым сетям (связана с урбанизацией); доля физических (домохозяйств) и юридических лиц (организаций), имеющих широкополосный доступ к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (от общего числа обследованных домохозяйств и организаций); доля прибывших и выбывших в пределах региона в общем числе прибывших и выбывших (миграционная «открытость» — «закрытость»); доля населения старше трудоспособного возраста (степень коммуникационной активности).

Взятые совместно, эти показатели способны дать характеристику уникальных черт каждого пространства регионов российской Балтики с позиций коммуникации, которая была значима для пространственной диффузии коронавируса и выбора специфичных мер борьбы с ним региональных властей (например, развитость широкополосного интернета в регионе или столичном городе обеспечивала более легкий перевод на дистанционную работу). Определялись экстремумы (минимальные, максимальные значения для всей выборки семи регионов) каждого региона по всем показателям из данной выборки для тщательной диагностики особых свой­ств местного пространства (например, Санкт-Петербург и Ленинградская область — самые большие по численности населения, Республика Карелия — по площади и т. д.).

Затем проводилась работа с индикаторами регионов, чтобы увидеть уникальную кластеризацию их особенных показателей из нашей выборки в целостные сопряженные цепочки, характеризующие специфику свой­ств пространства. Эти свой­ства проявлялись во вспышках, избыточной смертности, особых мерах власти данного региона в период пандемии (так возникала целостность «свой­ства пространства-меры власти», которая подкрепляла вывод об уникальности каждого случая).

В итоге из-за невозможности прямой формализованной интеграции отобранных показателей в один результатный по причинам разной достоверности каждого из них была предпринята попытка экспертно получить качественную, но системную картину ковидного пространства региона.

Санкт-Петербург — ввиду сверхинтенсивности всех социально-экономических процессов и взаимодействий (предельные для выборки показатели плотности всего) здесь отмечалась самая высокая подушевая заболеваемость и избыточная смертность в первые волны пандемии. Ленинградская область выступает как «ковидный» Тюнен, в котором ближние к Петербургу кольца районов оказываются захваченными его ритмом заболеваемости (горизонтальная диффузия вируса «дом — работа»), а дальние флуктуируют в своем ритме (передислокационная диффузия), сопоставимом с показателями Псковской и Новгородской областей. Максимальное среди регионов число муниципальных образований (205) при максимальной доле сельского населения среди всех регионов определило желание властей области систематизировать ситуацию с ковидными ограничениями в три различных зоны по степени строгости.

Калининградская область — остров высокой плотности населения, качественных автомобильных и железных дорог с высокой ролью столичного города. Здесь могла бы сформироваться интенсивная иерархическая и горизонтальная диффузия вируса, однако ввиду средних показателей внутрирегиональной миграции и одновременно средней интенсивности внешних перемещений (обособленный от материнской России эксклав) здесь существовали естественные барьеры для проникновения пандемии, несмотря на внутреннюю интенсивность социальных и экономических процессов.

В Республике Карелия региональный центр сосредоточивает около половины населения и обеспечивает высокий уровень урбанизации — на фоне минимальной плотности населения в российской Балтике и самой большой общей площади региона. Ковид распространялся здесь прежде всего во внутригородских пространствах (по типу горизонтальной диффузии «дом — работа»), телекоммуникационно насыщенных, но недостаточно связанных с сельской местностью из-за общего дефицита качественных автомобильных и железных дорог.

Для Новгородской области с ее полицентричным расселением, значительной авто-мобильным трафиком по многочисленным, но плохого качества автодорогам была характерна классическая иерархическая диффузия вируса из многих городских центров в сельскую «глубинку». Можно сказать, что это был случай региона с сельским ковидом пожилых людей (максимальная доля пенсионеров отмечается здесь и в Псковской области) в многочисленных «закрытых» пространствах (дома престарелых и др.). Очень похоже ситуация развивалась в Псковской области, пространство которой имеет многие общие черты с Новгородской областью.

В Мурманской области ввиду особенностей ее пространства, демографических и социально-экономических процессов ковид стал болезнью городского трудоспособного населения, в том числе вахтовиков и военных, с высокой роль передислокационной диффузии (характерна миграционная раскрытость региона вовне). Именно поэтому здесь так часто применялись карантины в ЗАТО и вахтовых поселках. Этому режиму содействовало также и то, что трудоспособные домохозяйства региона предельно активно используют Интернет. На горизонтальную диффузию элементарно не хватает плотности и автодорог, а вот опирающаяся на полицентричное расселение иерархическая классическая и передислокационная диффузия активно проявила себя.

Выводы

Существует «балтийская» специфика ковид-пандемии. Ни в одном из анализируемых балтийских регионов не обнаружено сильного сходства со среднероссийской помесячной динамикой избыточной смертности (апрель 2020 г. — декабрь 2021 г.). Если сравнить Балтийский макрорегион с Дальневосточным федеральным округом, то можно увидеть, что регионы Дальнего Востока отличаются гораздо большей амплитудой показателя избыточной смертности.

Помесячный анализ интенсивности антиковидного нормотворчества по балтийским регионам подтвердил наличие трех волн пандемии: первый кластер марта — июля 2020 г., рассредоточенный второй пик в октябре — декабре 2020 г. и третий кластер законотворческой активности в октябре — ноябре 2021 г., — которые в основном совпадают с пиками избыточной смертности.

Меры региональной власти по противодействию пространственной диффузии коронавируса дифференцировались по видам диффузии — ограничения горизонтальной диффузии в контуре местного рынка труда (коммутирование «дом — работа») и иерархической диффузии по основным автомобильным дорогам региона.

Специфический проблемный случай представляли вахтовые поселения и отдельные локальные закрытые анклавы в виде монастырей, домов престарелых и психоневрологических диспансеров, в которых количество и масштаб вспышек пандемии были особенно значительными, и потому власти здесь часто вводили карантинные меры.

Субъекты РФ, входящие в состав Балтийского макрорегиона, отличаются по характеру распространения коронавируса. В Санкт-Петербурге, Псковской, Новгородской и Калининградской областях наблюдалась горизонтальная диффузия коронавируса по местным рынкам труда. С другой стороны, в Республику Карелия, Ленинградскую и Мурманскую области, как следует из принятых в регионах нормативных правовых актов, пандемия проникала за счет механизмов и горизонтальной, и иерархической диффузии.

Финансирование исследования осуществлялось по гранту РФФИ №20-04-60490 «Разработка территориально дифференцированных методов регулирования социально-экономических взаимодействий, отраслевой структуры и локальных рынков труда в целях обеспечения сбалансированного регионального развития в условиях сложной эпидемиологической обстановки».