The current agenda of Russia's spatial development requires increased attention to the study of the causes of intraregional imbalances, the study of the processes of interaction between territories in the context of "center-periphery", and the identification of opportunities for their cooperation and integration. Special mechanisms are needed to ensure sustainable and balanced development for peripheral rural areas that are under the weak influence of urban agglomerations. This determines the need to identify problem areas of rural development based on an assessment of the differentiation of their socio-economic development. In the Samara region, 7 subregions have been formed and legally fixed, uniting 23 municipal districts of predominantly agricultural specialization. As a result of the assessment of the differentiation of the socio-economic situation of the subregions by an integral indicator and by components of an economic, social and infrastructural nature, three groups of subregions were identified: with high values of the integral indicator (2.0-2.5) – highly developed subregions (Syzran), with average values (1.5-2.0) – moderately developed (Sergievsky, Pokhvistnevsky and Yuzhny) and with low values (1.0-1.5) – poorly developed subregions (Southwestern, Otradnensky and Neftegorsky). Assessment of the degree of uniformity for the period 2017-2022 She also confirmed the presence of imbalances. It was found that they are the most significant in terms of economic and social components: the average values of the coefficient of variation were 37.5% and 34%, respectively, which exceeds the threshold value (33%); the values of the coefficient of asymmetry are positive and exceed 0.5. Throughout the entire period, the excess coefficient had values falling out of the total, in particular, there are negative shifts in the economic component, and positive shifts in the social and infrastructural components. It is determined that the main constraints for the development of rural subregions are the lack of a proper transport network and the narrow specialization of the economy. Along with infrastructure projects aimed at ensuring transport connectivity and social services, it is necessary to develop new forms of diversification of the local economy: rural tourism, creative industries, folk crafts and family business.
subregion, rural area, economic space of the region, assessment of differentiation, spatial imbalances, national projects
Введение. Различия научных подходов к исследованию экономического пространства обуславливают наличие нескольких точек зрения на его важнейшие характеристики – свойства и структуру. Среди фундаментальных особенностей российского экономического пространства П.А. Минакир и А.Н. Демьяненко [1] особо выделяют выделяет фрагментированность экономического пространства и поляризованную централизацию подчеркивая особую роль городских агломераций в формировании замыкающихся на них экономических ареалов.
Согласно ранее выполненным нашим исследованиям, можно констатировать, что в исследовании экономического пространства региона (субъекта РФ) в рамках административных границ, целесообразно учитывать следующие основные характеристики его структуры и свойств: наличие территорий двух типов – агломерационной и внеагломерационной территории; позиционирование агломерационной территории в качестве центра, следовательно, внеагломерационной – в качестве внешней (дальней) периферии; сложную пространственную структуру территории каждого типа в координатах моноцентричесность-полицентричность и локализация-дисперсия, что предполагает несколько комбинаций двух пространственных измерений [2].
С учетом многослойности и иерархической природы самого экономического пространства на внутрирегиональном и локальном уровне в системе городская-сельская местность [3] именно последняя испытывает негативные эффекты периферизации.
«Периферийность» сегодня становится важнейшей характеристикой пространства большинства субъектов РФ, обостряя проблемы дифференциации социально-экономического развития городских и сельских территорий на субрегиональном уровне, определяемые не только «пространственными» свойствами самой периферийности, такими как удаленность и плотность, но и такими непространственными элементами как технологическая инфраструктура, человеческий капитал, способный использовать технологии, местные бизнес-сети, местное сообщество, а также связи с глобальными рынками и информационными сетями [4].
Важно отметить, что в последнее время усилился интерес российских ученых к исследованию проблем дифференциации не только на уровне субъектов РФ, но и на внутрирегиональном (субрегиональном) уровне. Актуальными в рамках нашего исследования являются работы С.Н. Калюгиной, О.А. Мухорьяновой, В.А. Фурсова [5], О.В. Кузнецовой [6], А.Е. Суринова и А.Б. Луппова [7].
Хотя дифференциация замедляет темпы экономического роста, «определенный уровень дифференциации социально-экономической системы полезен, поскольку облегчает общее развитие путем создания некоторой пространственной конкуренции или напряженности» [8]. Следовательно, эффективность реализации региональной политики будет определяться наряду с выравниванием уровня социально-экономического развития, стимулированием «точек роста» и активизацией потенциала развития периферийных, как правило, сельских территорий.
Одним из направлений вовлечения этих территорий в региональные проекты в составе интеграционных структур может стать развитие субрегиональных форм локализации муниципалитетов, другим – активизация межмуниципального сотрудничества [9]. Возможности интеграции предпринимательских структур в рамках субрегионов будут определять появление новых типов межотраслевых и межсубъектных взаимодействий в муниципальной экономике [10].
Выявление проблемных зон развития сельских территорий предопределило необходимость выявления дифференциации их социально-экономического развития. Апробация комплексной методики оценки дифференциации социально-экономического развития субрегиональных территориальных образований на примере Самарской области и стало целью данного исследования.
Условия, материалы и методы.
Объектом исследования являются субрегионы – территориальные образования субрегионального уровня. Рядом исследователей были предложены современные подходы к определению понятия «субрегион» [11, 12]. Обобщая данные подходы нами выявлено, что сущность субрегиона имеет два исследовательских контекста: 1) субрегион, как подсистема экономического пространства (субрегиональный уровень); 2) субрегион, как инструмент пространственной организации региона, объединяющий смежные (сопредельные) внеагломерационные территории муниципального уровня [13]. В рамках данного исследования субрегион трактуется как объединение «соседствующих» смежных территорий: 1) обладающих схожими социально-экономическими характеристиками; 2) находящихся за пределами агломераций; 3) преимущественно являющихся сельской периферией, удаленной от центров влияния; 4) развитие которых базируется на межмуниципальных связях.
Несмотря на достаточно слабую изученность территорий субрегионального уровня и отсутствии единого подхода к определению понятия «субрегион», такие субъекты Российской Федерации, как Самарская и Свердловская области, Республика Башкортостан демонстрируют примеры апробации субрегиональной интеграции своих территорий. На субрегиональном уровне Самарской области сформированы и нормативно закреплены Постановлением Правительства Самарской области от 12.07.2017 № 441 «Об утверждении Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2030 года» Самарско-Тольяттинская агломерация и 7 субрегионов, объединяющие, как правило, сельские муниципальные районы (представлены в табл.).
Таблица – Субрегионы Самарской области (на 01.01.2024 г.)
|
№ |
Субрегион |
Муниципальные образования в составе субрегиона |
Численность населения МО, чел. |
Численность населения субрегиона, чел. |
|
1. |
Юго-Западный субрегион |
Безенчукский м. р. |
35844 |
73223 |
|
Приволжский м. р. |
21590 |
|||
|
Хворостянский м. р. |
15789 |
|||
|
2. |
Сызранский субрегион |
Сызрань г.о. |
162372 |
224826 |
|
Октябрьск г.о. |
19887 |
|||
|
Сызранский м. р. |
23295 |
|||
|
Шигонский м. р. |
19272 |
|||
|
3. |
Отрадненский субрегион |
Отрадный г.о. |
46480 |
109242 |
|
Кинель-Черкасский м. р. |
40596 |
|||
|
Борский м. р. |
22166 |
|||
|
4. |
Нефтегорский субрегион |
Нефтегорский м. р. |
31958 |
55509 |
|
Богатовский м. р. |
13052 |
|||
|
Алексеевский м. р. |
10499 |
|||
|
5. |
Похвистневский субрегион |
Похвистнево г.о. |
27685 |
77718 |
|
Похвистневский м. р. |
25635 |
|||
|
Клявлинский м. р. |
13967 |
|||
|
Камышлинский м. р. |
10431 |
|||
|
6. |
Сергиевский субрегион |
Сергиевский м. р. |
43600 |
112726 |
|
Елховский м. р. |
9128 |
|||
|
Исаклинский м. р. |
12310 |
|||
|
Кошкинский м. р. |
20672 |
|||
|
Челно-Вершинский м. р. |
14451 |
|||
|
Шенталинский м. р. |
12565 |
|||
|
7. |
Южный субрегион |
Красноармейский м. р. |
15788 |
65242 |
|
Пестравский м. р. |
14513 |
|||
|
Большеглушицкий м. р. |
17856 |
|||
|
Большечерниговский м. р. |
17085 |
Обзор работ показал достаточно большое разнообразие методик для исследования пространственной дифференциации, которые имеют как преимущества, так и ограничения для использования применительно к объекту субрегиональном уровня [14, 15, 16].
Одним из важных этапов проведения оценки является подбор индикаторов, характеризующих социально-экономическое положение исследуемого объекта (субрегионы Самарской области). Авторы убеждены, что индикаторы оценки должны быть сопряжены с текущими приоритетами не только региональной политики конкретного региона, но, в первую очередь, с национальными целями страны на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года, которые определены соответствующим Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309.
Сельские территории вносят особый вклад в достижение вышеуказанных целей, в связи с чем оценка осуществлялась по всем направлениям социально-экономического развития, которые были сгруппированы авторами в экономическую (Эсуб), инфраструктурную (Исуб), социальную (Ссуб) компоненты. Этапы разработанной методики оценки дифференциации социально-экономического положения территорий субрегионов на основе ключевых показателей национальных целей развития РФ представлены на рис. 1.
|
1.1. Выбор объекта анализа. 1.2. Отбор показателей (индикаторов), характеризующих достижение национальных целей РФ и обеспеченных официальной статистикой, в том числе ведомственными данными. 1.3. Определение временного периода в соответствии с началом срока реализации текущих национальных проектов. 1.4. Группировка показателей по компонентам (социальная, инфраструктурная, экономическая). |
|
|
|
2. Нормирование исходных значений показателей. 2.1. Исходные значения показателей необходимо привести к общему виду. Нормирование значений осуществляется по формуле:
2.2. В случае если увеличение показателя свидетельствует об ухудшении ситуации, то используется формула:
где Хi – значение показателя, Хimах – наибольшее значение показателя, Хimin – наименьшее значение показателя. |
|
|
|
3. Расчет частного и интегрального показателя. 3.1. Частный показатель по каждой компоненте рассчитывается по следующей формуле: где K1 – Эсуб, K2 – Исуб, K3 – Ссуб 3.2. Интегральный показатель рассчитывается по следующей формуле:
где Эсуб – компонента, характеризующая уровень развития экономического блока, Исуб – компонента, характеризующая уровень развития инфраструктурного блока, Ссуб – компонента, характеризующая уровень развития социального блока |
|
|
|
4. Оценка уровня диспропорции по компонентам: Эсуб, Исуб, Ссуб Для оценки уровня диспропорций будут использованы:
где σ – среднее квадратическое (стандартное) отклонение значений выборки, x̅ – среднее арифметическое значение выборки |
|
|
|
5. Интерпретация полученных результатов
|
Рис. 1 – Этапы комплексной методики оценки дифференциации социально-экономического положения субрегионов на основе ключевых показателей национальных целей развития РФ
Отбор показателей (индикаторов) был выполнен согласно перечню показателей, охватывающих основные направления национальных целей Российской Федерации и будущих национальных проектов России [17].
Сбор и верификация исходных данных по каждому муниципальному образованию в составе сельских субрегионов Самарской области за период 2018-2022 годы осуществлены с использованием информации официального сайта Росстата (https://www.gks.ru).
Результаты и обсуждение
По результатам проведенного анализа были получены значения интегрального показателя (ИЭСсуб), который охватывает три ключевые составляющие социально-экономического развития: социальную, экономическую и инфраструктурную компоненты.
Полученные значения позволили выделить три группы субрегионов Самарской области: с высокими значениями интегрального показателя (2,0-2,5) – высокоразвитые субрегионы, со средними значениями (1,5-2,0) – умеренно развитые субрегионы и с низкими значениями (1,0-1,5) – слабо развитые субрегионы (рис. 2).
Рис. 2 – Картограмма распределения субрегионов по ИЭСсуб в 2022 г.
Как и ожидалось, в первую группу вошла Самарско-Тольяттинская агломерация (далее – СТА), которая продемонстрировала наилучшие результаты по интегральному показателю. Его среднее значение за рассматриваемый период составило 2,347, что почти в 1,5 раза выше средних значений по субрегионам Самарской области в целом (1,631). СТА является одной из крупнейших агломераций страны, в пределах которой находятся два крупнейших города-ядра – Самара и Тольятти. В группу высокоразвитых субрегионов вошел Сызранский субрегион, в составе которого имеется городской центр – Сызрань, формирующий интенсивные связи с сельскими территориями.
Группу умеренно развитых субрегионов формируют Сергиевский, Похвистневский и Южный субрегионы. Среднее значение интегрального показателя по группе составило 1,606, лучшее значение выявлено для Сергиевского субрегиона (1,768). Этот субрегион имеет хорошую транспортную доступность, обеспечивая связность своих территорий с крупными городами СТА. В Похвистневском субрегионе расположен городской округ Похвистнево, служащий точкой притяжения для близлежащих сельских территорий. Южный субрегион имеет диверсифицированную экономику, позволяющую привлекать инвестиции для развития инфраструктурных проектов и сферы обслуживания сельского населения. Основное конкурентное преимущество Южного субрегиона – его обширные земельные ресурсы, которые усиливают интересы инвесторов и бизнеса. Таким образом, входящие в данную группу субрегионы могут послужить опорным каркасом экономического пространства Самарской области.
Низкие значения интегрального показателя наблюдаются у группы в составе Юго-Западного, Отрадненского и Нефтегорского субрегионов (среднее значение по группе составило 1,425). Лучшие результаты продемонстрировал Отрадненский субрегион (1,449), отраслями специализации которого являются сельское хозяйство и нефтегазовое производство. Юго-Западный субрегион являясь приграничным, отдален от влияния центров СТА, что определяет сохранение сельского хозяйства в качестве его основной отраслевой специализации, несмотря на свою связность с городскими округами Новокуйбышевск и Чапаевск (центрами нефтехимической и химической промышленности). Ведущей отраслью Нефтегорского субрегиона является нефтедобыча, также на его территории стабильно развивается аграрное производство. Данная группа субрегионов, обладая возможностями для создания устойчивых связей с соседними субъектами РФ благодаря своему расположению, характеризуется низкой плотностью дорожной сети относительно субрегионов из двух других групп. Это, а также отсутствие должных агломерационных эффектов от СТА, ввиду своей отдаленности, определят их «отсталость».
Из широкого перечня инструментов, пригодных для оценки степени дифференциации, в рамках данного исследования были выбраны коэффициенты вариации, асимметрии, эксцесса.
Коэффициент вариации является мерой изменчивости показателей относительно их среднего значения. Он определяется как отношение стандартного отклонения к среднему значению и выражен в процентах. Данный показатель используется для оценки степени разброса данных. В случае если, коэффициент вариации составляет менее 33%, то совокупность данных считается достаточно однородной. По результатам оценки можно сделать вывод, что по инфраструктурной составляющей за рассматриваемый период совокупность является достаточно однородной. По экономической составляющей, согласно величине среднего значения коэффициента вариации 37,5% и динамике значений за период, дифференциация субрегионов усиливается (рис.3).
Рис. 3 – Коэффициент вариации по субрегионам Самарской области
Коэффициент асимметрии характеризует степень несимметричности распределения случайной величины относительно среднего значения. В случае, если распределение симметрично, коэффициент асимметрии равен нулю. При этом относительно симметричным считается нахождение значений в пределах от -0,5 до 0,5. Полученные значения коэффициента асимметрии по компонентам также подтверждают относительную однородность совокупности субрегионов по инфраструктурной составляющей. Значения коэффициента по экономической и социальной компонентам демонстрируют положительные значения и выходят за границы 0,5, что, соответственно, указывает на наличие существенной дифференциации (рис.4).
Рис. 4 – Коэффициент асимметрии по субрегионам Самарской области.
Коэффициент эксцесса демонстрирует «крутизну» пика распределения вероятностей случайной величины по сравнению с нормальным распределением. Однородным считается распределение равное нулю. При рассмотрении динамики значений данного коэффициента по компонентам установлено, что в исследуемом периоде имеются выпадающие из общей совокупности значения. В частности, по экономической компоненте имеются сдвиги в отрицательные значения, по социальной и инфраструктурной – в положительные. Это свидетельствует об относительной неоднородности субрегионов по всем трем компонентам (рис.5).
Рис. 5 – Коэффициент эксцесса по субрегионам Самарской области
Таким образом, результаты оценки дифференциации сельских субрегионов демонстрируют наличие диспропорций. Особую озабоченность вызывают результаты оценки по инфраструктурной и социальной компонентам, так как именно они отражают уровень и качество жизни, а также доступность социальных гарантий для населения сельских территорий.
Согласимся с выводами Ю.Г. Лавриковой и А.В. Суворовой [18] о невозможности использования единой унифицированной модели развития различных территорий и о необходимости применения дифференцированного подхода к определению ориентиров их пространственных трансформаций.
Тем не менее, полученные оценки позволяют спроектировать конкретные направления государственной поддержки сельских территорий, сформировать специализированные мероприятия по снижению их дифференциации, в том числе исходя из приоритетов национальных целей развития.
В рамках проведенного анализа выявлено, что основными ограничениями для развития сельских территорий являются отсутствие должной связующей транспортной сети и узконаправленная специализация экономики (преимущественно сельское хозяйство и добыча полезных ископаемых). Полагаем, что основным стимулирующим фактором развития сельских территорий станут инфраструктурные проекты, направленные на обеспечение транспортной связности и сферы социального обслуживания. В таких проектах особо нуждаются отдаленные от СТА территории, которые в нашем исследовании вошли в группу слабо развитых субрегионов.
Социально-экономические процессы развития сельских территорий опосредуют особенности жизнедеятельности сельского населения [19]. Следовательно, точки роста таких территорий должны предполагать сохранение исторически сложившегося культурного наследия, а также поддержку их традиционной специализации, обеспечивающей преемственность экономической деятельности между поколениями местного населения. При этом, стимулирование имеющегося потенциала таких территорий в современных условиях должно приобрести новые формы – это, в первую очередь, развитие сельского туризма, креативных индустрий, народных промыслов и семейного бизнеса [20].
Таким образом, дополнительными импульсами для развития субрегионов слабо и умеренно развитых групп может стать инициирование проектов сельского туризма, формирование мероприятий, стимулирующих создание креативного кластера в сельском секторе, активизация агробизнеса с использованием существующих возможностей для предпринимательского сектора и межмуниципального сотрудничества. В качестве примера можно привести положительный опыт муниципального района Безенчукский, который входит в состав Юго-Западного субрегиона. С 2021 года на его территории реализуется мероприятие по созданию креативного кластера «Купеческая Екатериновка», реализуемое в рамках масштабного проекта по формированию центра Волжского купечества и ремесел. Его создание направлено на развитие туристической инфраструктуры с сохранением местных историко-культурных и природных ценностей. Подобные проекты способствуют повышению привлекательности территорий для развития внутреннего туризма, усилению их конкурентоспособности за счет привлечения инвестиций и создания площадок для реализации предпринимательских инициатив.
Выводы. Полученные результаты демонстрируют существующую дифференциацию социально-экономического положения сельских субрегионов Самарской области, особенно в части результатов оценки по социальной и инфраструктурной компонентам. Это позволило не только выявить пространственную неоднородность сельских территорий субрегионального уровня, но и акцентировать проблемные зоны, на которые органам региональной власти и местного самоуправления необходимо обратить первостепенное внимание в целях недопущения возникновения социальных рисков недостижения национальных целей. Обеспечение условий для комфортной жизни граждан и их равного доступа к получению качественных государственных услуг независимо от места проживания является основной и первостепенной задачей социального государства.
1. Minakir PA, Demyanenko AN. Essays on Spatial Economics. [Ocherki po prostranstvennoy ekonomike]. Khabarovsk: Russian Academy of Sciences, Far Eastern Branch, Economic Research Institute. 2014; 272 p.
2. Koroleva E, Zelepukina N. The Development of Polycentric Agglomeration and the Non-agglomeration Territory in the Economic Space of a Region. In: Samoylenko, I. (eds) Advances in Management, Business and Technological Systems. AMBT 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, Springer, Cham. 2023; vol 582. 132-139 p. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20803-4_14.
3. Mishchenko IV. [Spatial aspects of sustainable development of rural areas]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika. 2012; 3. 95-102 p.
4. Copus AC. From Core-Periphery to Polycentric Development: Concepts of Spatial and Aspatial Peripherality. European Planning Studies. 2001; Vol. 9. Issue 4. 539–552 p. https://doi.org/10.1080/713666491
5. Kalyugina SN, Mukhoryanova OA, Fursov VA. [Assessment of Asymmetry of Socio-Economic Development of Municipalities at the Regional Level]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika. 2024; vol. 26. 1. 31-44 p. doi: https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2024.1.3
6. Kuznetsova OV. [Economic differentiation and susceptibility of municipalities tets of the Russian Arctic to federal preferential regimes]. Ekonomika regiona. 2024; 20(2). 462-476 p. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-2-8
7. Surinov A, Luppov A. [Income Inequality and the Cost of Living at the Sub-Regional Level]. Ekonomicheskiy zhurnal VSHE. 2022; 26(4). 552–578 p.
8. Glinskiy VV, Serga LK, Alekseev MA. Territorial Differentiation as the Factor of Sustanable Economic Development. Procedia Manufacturing. 2020; 43. 263–268 p. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.152.
9. Gainanov DA, Gataullin RF, Ataeva AG. (2021). [Methodological approach and tools for ensuring region’s balanced spatial development]. Ekonomicheskiye i sotsial'nyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz. 2021; 14(2), 75–91 p. doihttps://doi.org/10.15838/esc.2021.2.74.5
10. Ulez’ko A.V., Nedikov K.D. [Integration of economic entities: objectivity and principles of organization]. Bulletin of Voronezh State Agrarian University. 2020; 1(64). 134-139 p. doi:https://doi.org/10.17238/issn2071-2243.2020.1.134.
11. Bukhval'd EM, Bessonov IS. [Subregions in the spatial organization of regions of the Russian Federation]. Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences. 2024; 1. 7-27 p. https://doi.org/10.52180/2073-6487_2024_1_7_27
12. Tazhitdinov IA, Ataeva AG. [Methodological foundations for studying the essence and methods of organizing intraregional territorial socio-economic systems]. Sovremennyye problemy nauki i obrazovaniya. 2012; 6. https://science-education.ru/ru/article/view?id=7719
13. Mustafina LA, Koroleva EN. [Meaningful interpretation of the concept of “subregion” in regional economics: collection of conference proceedings]. Law, economics and management: status, problems and prospects: materials of the All-Russian. scientific-practical conf. with international part. (Cheboksary, August 22, 2024) / editorial board: E. V. Fomin [et al.] Cheboksary: Publishing House "Sreda". 2024; 54-59 p.
14. Lavrikova YuG, Suvorova AV. [Heterogeneity of Economic Development of Russian Macroregions]. Ekonomika regiona, 2023; 19(4). 934-948 p. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-4-1
15. Naumov IV, Nikulina NL. [Assessment of spatial heterogeneity of economic activity of economic entities in municipalities of the Sverdlovsk region]. Ekonomika regiona. 2022; Vol. 18. 3. 820-836 p. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-3-14
16. Merenkova I.N. [Theoretical and methodological aspects of economic space of rural areas monitoring]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2024; 17(2). 149-158 p. https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2024_2_149-158.
17. Mustafina LA, Koroleva EN. [Methodological basis for the study of spatial disproportions at the subregional level]. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2024; 5 (64). 282-285 p.
18. Lavrikova YuG, Suvorova AV. [Optimal Spatial Organisation of the Regional Economy: Search for Parameters and Dependencies]. Ekonomika regiona. 2020; 16(4). 1017-1030 p. https://doi.org/10.17059/ ekon.reg.2020-4-1.
19. Gazetdinov ShM, Gazetdinov MKh, Semicheva OS. [Rural territory as a system of interaction of economic and social processes]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2021; Vol.16. 4(64). 82-87 p.
20. Smyslova O.Yu. [Strategic directions for improving living standards and quality of life of the population of rural areas of Russia]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2022; 15(3). 141-155 p. https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2022_3_141-155.
