DOI: 10.69803/3083-6034-2026-3-148

УДК: 332.1:711.4:528.9

 

Д.А. Казаченко, асистент

еmail: fop.kazacenko@ukr.net

http://orcid.org/0000-0002-8309-5337

Харківський національний автомобільно-дорожній університет

 

ІНТЕГРАЛЬНЕ ОЦІНЮВАННЯ ПРОСТОРОВИХ АСИМЕТРІЙ НА РІВНІ НАСЕЛЕНИХ ПУНКТІВ ТЕРИТОРІАЛЬНОЇ ГРОМАДИ

 

У статті досліджено просторові асиметрії адміністративно-територіальних одиниць на локальному рівні на прикладі селищ Новопокровки та Введенки Новопокровської селищної територіальної громади Чугуївського району Харківської області. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю виявлення територіальних диспропорцій, що формуються під впливом демографічних, соціальних, економічних, інфраструктурних, інноваційних, екологічних, земельно-ресурсних та геопросторових чинників. Запропоновано комплексний підхід до оцінювання просторових асиметрій, який передбачає поєднання статистичних, інтегральних, багатовимірних і геопросторових методів аналізу. Для забезпечення зіставності показників використано нормалізацію даних з урахуванням їх стимулюючого або дестимулюючого характеру та сформовано систему часткових інтегральних індексів за основними складовими просторового розвитку.

У процесі дослідження встановлено, що Новопокровка характеризується вищою концентрацією адміністративних, соціальних, економічних, інфраструктурних та сервісних функцій, тоді як Введенка має переважно житловий, локально-сервісний і транспортно-логістичний профіль. Найбільш виражені асиметрії виявлено за економічною, інфраструктурною та інноваційною складовими. Демографічні та соціальні відмінності мають помірний характер, а екологічні й земельно-ресурсні асиметрії є відносно незначними. Водночас геопросторова складова демонструє більш виражену диференціацію, що пов’язано передусім з відмінностями функціонально-просторової організації територій, транспортною доступністю, характером розміщення об’єктів та особливостями геодезичного і геопросторового забезпечення.

Інтегральне оцінювання дозволило визначити узагальнений профіль просторових асиметрій досліджуваних селищ та встановити їх структурний характер. Обґрунтовано, що просторова асиметрія на локальному рівні не зводиться лише до кількісної різниці показників, а відображає поєднання функціональних, соціально-економічних, інфраструктурних і просторових особливостей територій. Результати можуть бути використані органами місцевого самоврядування та органами управління земельними ресурсами для диференційованого планування територіального розвитку, визначення пріоритетів інвестиційної та інфраструктурної політики, а також підготовки просторово-планувальної документації.

 

Ключові слова: просторові асиметрії, адміністративно-територіальні одиниці, територіальний розвиток, інтегральне оцінювання, геопросторовий аналіз, земельно-ресурсний потенціал, геодезичне забезпечення, інфраструктура, територіальна громада.

 

 

Список використаних джерел:

  1. Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht : Kluwer Academic Publishers, 1988, 284 p.
  2. Anselin L., Rey S. J. Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. Chicago : GeoDa Press LLC, 2014, 368 p.
  3. Capello R. Regional Economics. 3rd ed. London : Routledge, 2024, 348 р.
  4. Elhorst J. P. Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Heidelberg : Springer, 2014, 119 p.
  5. Fujita M., Krugman P., Venables A. The Spatial Economy. Cambridge : MIT Press, 1999. 367 р.
  6. Greco S., Ehrgott M., Figueira J. R. (Eds.). Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. 2nd ed. New York : Springer Science + Business Media, 2016, 1347 p.
  7. Isard W. Methods of Regional Analysis: Introduction to Regional Science. Cambridge : MIT Press, 1960. 784 р.
  8. Krugman P. Geography and Trade. Cambridge : MIT Press, 1991, 170 p.
  9. LeSage J., 2008. An Introduction to Spatial Econometrics. Revue d'économie industrielle. n.123, 3e trimestre 2008, document 4, рр. 19-44. https://journals.openedition.org/rei/3887
  10. Nardo M., Saisana M., Saltelli A., Tarantola S., Hoffman A., Giovannini E. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. Paris : OECD Publishing, 2008, 158 p.
  11. Bivand R., Pebesma E., Gómez-Rubio V. Applied Spatial Data Analysis with R. 2nd ed. New York : Springer, 2013, 405 p.
  12. OECD, 2024. Infrastructure for a Climate-Resilient Future, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/a74a45b0-en
  13. Iammarino S., Rodríguez-Pose A., Storper M., 2019. Regional inequality in Europe: evidence, theory and policy implications. Journal of Economic Geography. Vol. 19, № 2, P. 273–298, https://doi.org/10.1093/jeg/lby021
  14. Capello R., Caragliu A., 2024. Digital transition in a turbulent world: European regional growth opportunities in 17 years’ time. Economics of innovation and new technology. 2025, Vol. 34, № 7, 997-1015. https://doi.org/10.1080/10438599.2024.2393202
  15. Anselin L. Local Indicators of Spatial Association – LISA. Geographical Analysis. 1995. Vol. 27, №. 2. P. 93–115 http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
  16. Anselin L., Syabri I., Kho Y. GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Geographical Analysis. 2006. Vol. 38, №. 1. P. 5–22. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0016-7363.2005.00671.x
  17. Moran P. A. P. Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika. 1950. Vol. 37, №. 1/2. P. 17–23. http://wexler.free.fr/library/files/moran%20(1950)%20notes%20on%20continuous%20stochastic%20phenomena.pdf
  18. Theil H. Economics and Information Theory. Amsterdam : North-Holland, 1967. 120 p.
  19. OECD. Regions and Cities at a Glance 2022. Paris : OECD Publishing, 2022. 132 p. DOI: 10.1787/14108660-en. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-regions-and-cities-at-a-glance-2022_14108660-en.html
  20. OECD. Measuring Distance to the SDG Targets 2024: An Assessment of Where OECD Countries Stand. Paris : OECD Publishing, 2024. https://www.oecd.org/en/topics/measuring-distance-to-sdgs.html
  21. OECD, 2023. Regional Outlook 2023. The Longstanding Geography of Inequalities. Paris: OECD Publishing, 152 p. DOI: 10.1787/92cd40a0-en https://www.oecd.org/en/publications/oecd-regional-outlook-2023_92cd40a0-en.html
  22. Сторонянська І. З., Беновська Л. Я. Просторові асиметрії економічного розвитку в умовах адміністративно-фінансової децентралізації. 2018. № 2. С. 50–64. DOI: https://doi.org/10.15407/economyukr.2018.02.050
  23. Шульц С.Л., Сторонянська І.З. Регіональна соціально-економічна асиметрія: сутнісні ознаки та чинники. Економічний форум. 2013. № 1. С. 161–165.
  24. Яремчук Р. Є. Ефективність реалізації державної регіональної політики в контексті проблематики територіальних диспропорцій. Регіональна економіка. 2021. № 2(100). С. 61–71. DOI: https://doi.org/10.36818/1562-0905-2021-2-6
  25. Пілько А. Д., Гарда Т. П. Моделі оцінювання та аналізу асиметрії регіонального розвитку. Економіка розвитку. 2018. № 2(86). С. 24–35. https://surl.li/mlasri

 

References:

  1. Anselin L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 284 p. [in English]
  2. Anselin L., Rey S. J. (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. Chicago: GeoDa Press LLC, 368 p. [in English]
  3. Capello R. (2024). Regional Economics. 3rd ed. London: Routledge, 348 р. [in English]
  4. Elhorst J. P. (2014). Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Heidelberg: Springer, 119 p. [in English]
  5. Fujita M., Krugman P., Venables A. (1999). The Spatial Economy. Cambridge: MIT Press, 367 р. [in English]
  6. Greco S., Ehrgott M., Figueira J. R. (Eds.). (2016). Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. 2nd ed. New York: Springer Science + Business Media, 1347 p. [in English]
  7. Isard W. (1960). Methods of Regional Analysis: Introduction to Regional Science. Cambridge: MIT Press, 784 р. [in English]
  8. Krugman P. (1991). Geography and Trade. Cambridge: MIT Press, 170 p. [in English]
  9. LeSage J. (2008). An Introduction to Spatial Econometrics. Revue d'économie industrielle. n.123, 3e trimestre, document 4, рр. 19-44. https://journals.openedition.org/rei/3887 [in English]
  10. Nardo M., Saisana M., Saltelli A., Tarantola S., Hoffman A., Giovannini E. (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. Paris: OECD Publishing, 158 p. [in English]
  11. Bivand R., Pebesma E., Gómez-Rubio V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R. 2nd ed. New York: Springer, 405 p. [in English]
  12. OECD (2024). Infrastructure for a Climate-Resilient Future, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/a74a45b0-en [in English]
  13. Iammarino S., Rodríguez-Pose A., Storper M. (2019). Regional inequality in Europe: evidence, theory and policy implications. Journal of Economic Geography. Vol. 19, № 2, P. 273–298, https://doi.org/10.1093/jeg/lby021 [in English]
  14. Capello R., Caragliu A. (2025). Digital transition in a turbulent world: European regional growth opportunities in 17 years’ time. Economics of innovation and new technology. Vol. 34, № 7, 997-1015. https://doi.org/10.1080/10438599.2024.2393202 [in English]
  15. Anselin L. (1995). Local Indicators of Spatial Association – LISA. Geographical Analysis. Vol. 27, №. 2. P. 93–115 http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x [in English]
  16. Anselin L., Syabri I., Kho Y. (2006). GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Geographical Analysis. Vol. 38, №. 1. P. 5–22. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0016-7363.2005.00671.x [in English]
  17. Moran P. A. (1950). Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika. Vol. 37, №. 1/2. P. 17–23. http://wexler.free.fr/library/files/moran%20(1950)%20notes%20on%20continuous%20stochastic%20phenomena.pdf [in English]
  18. Theil H. (1967). Economics and Information Theory. Amsterdam: North-Holland, 120 p. [in English]
  19. OECD (2022). Regions and Cities at a Glance 2022. Paris: OECD Publishing, 132 p. DOI: 10.1787/14108660-en. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-regions-and-cities-at-a-glance-2022_14108660-en.html [in English]
  20. OECD (2024). Measuring Distance to the SDG Targets 2024: An Assessment of Where OECD Countries Stand. Paris: OECD Publishing, https://www.oecd.org/en/topics/measuring-distance-to-sdgs.html [in English]
  21. OECD (2023). Regional Outlook 2023. The Longstanding Geography of Inequalities. Paris: OECD Publishing, 152 p. DOI: 10.1787/92cd40a0-en https://www.oecd.org/en/publications/oecd-regional-outlook-2023_92cd40a0-en.html [in English]
  22. Storonianska I. Z., Benovska L. Ya. (2018). Prostorovi asymetrii ekonomichnoho rozvytku v umovakh administratyvno-finansovoi detsentralizatsii. № 2. S. 50–64. DOI: https://doi.org/10.15407/economyukr.2018.02.050 [in Ukrainian]
  23. Shults S.L., Storonianska I.Z. (2013). Rehionalna sotsialno-ekonomichna asymetriia: sutnisni oznaky ta chynnyky. Ekonomichnyi forum. № 1. S. 161–165 [in Ukrainian]
  24. Iaremchuk R. Ye. (2021). Efektyvnist realizatsii derzhavnoi rehionalnoi polityky v konteksti problematyky terytorialnykh dysproportsii. Rehionalna ekonomika. № 2(100). S. 61–71. DOI: https://doi.org/10.36818/1562-0905-2021-2-6 [in Ukrainian]
  25. Pilko A. D., Harda T. P. (2018). Modeli otsiniuvannia ta analizu asymetrii rehionalnoho rozvytku. Ekonomika rozvytku. № 2(86). S. 24–35. https://surl.li/mlasri [in Ukrainian]

 

Kazachenko D.A. Іntegral assessment of spatial asymmetries at the level of settlements within a territorial community. The article addresses the problem of identifying and comprehensively assessing spatial asymmetries at the local level amid contemporary transformations in the territorial development of Ukraine. The study was conducted using the settlements of Novopokrovka and Vvedenka in the Novopokrovka Settlement Territorial Community of Chuhuiv District, Kharkiv Region, as a case study, taking into account their functional, socio-economic, land-resource, and geospatial characteristics..

The aim of the article is to substantiate and test a comprehensive approach to assessing spatial asymmetries of administrative-territorial units at the local level, using the settlements of Novopokrovka and Vvedenka in the Novopokrovka Settlement Territorial Community of Chuhuiv District, Kharkiv Region, as a case study. Particular attention is paid to identifying structural differences between the territories and determining their nature in terms of demographic, social, economic, infrastructural, innovation, environmental, land-resource, and geospatial components.

Research methods. The methodological framework is based on descriptive statistics, comparative and multivariate analysis, indicator normalization, integral assessment, and spatial interpretation of the results. A system of partial integral indices for individual components of territorial development was used to develop a generalized profile of spatial asymmetries. The geospatial analysis takes into account the spatial distribution of facilities, transport accessibility, specific features of territorial organization, and geodetic support. This approach makes it possible to assess not only the magnitude of differences between territories but also their structural and functional characteristics.

Results of work. The results indicate that Novopokrovka is characterized by a higher concentration of administrative, social, economic, infrastructural, and service functions, whereas Vvedenka has predominantly residential, local-service, and transport-logistics functions. The most pronounced asymmetries were identified in the economic, infrastructural, and innovation components. Demographic and social differences are moderate, while land-resource asymmetry is insignificant. At the same time, geospatial differentiation is more pronounced due to differences in functional-spatial organization, transport accessibility, and the location of facilities. Integral assessment made it possible to develop a generalized profile of spatial asymmetries and identify their structural components. The proposed approach can be applied to differentiated territorial management, spatial planning, and the determination of priorities for the socio-economic and infrastructural development of territorial communities.

 

Key words: spatial asymmetries, administrative-territorial units, territorial development, integral assessment, geospatial analysis, land-resource potential, geodetic support, infrastructure, territorial community.

 

 
:  10zhurnal_3-2026-verstka-146-159.pdf (завант.: 3) [647.68 Kb]