СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ТЕХНОСФЕРНЫХ ПОЖАРОВ: ОПЫТ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА | Опубликовать статью РИНЦ

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ТЕХНОСФЕРНЫХ ПОЖАРОВ: ОПЫТ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Научная статья

Ващалова Т.В.^1, *, Гармышев В.В.², Дубровин Д.В.³

¹ ORCID: 0006-0002-5740-0959,

¹ МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия;

² ФГБОУ ВО Иркутский национальный исследовательский технический университет, Иркутск, Россия;

³ Главное управление МЧС России по Иркутской области, Российская Федерация, Иркутск, Россия

* Корреспондирующий автор (VTV_53[at]mail.ru)

Аннотация

Техносферные пожары рассматриваются как один из частных рисков устойчивому развитию регионов России. Пространственная дифференциация их частоты связана с рядом социально-экономических характеристик регионов, прямо или косвенно характеризующих подверженность их инфраструктуры пожарам а также степень рискогенности поведения населения. Численный анализ выполнен для периода 2007-2016 гг. Для страны в целом значимыми характеристиками оказались коэффициент общей преступности, душевые продажи водки, удельное число людей, проживающих в домах для престарелых и инвалидов, уровень душевых доходов относительно прожиточного минимума. В группах регионов, ранжированных по величине отклонения от среднего совокупности значимость этих показателей неодинакова. В отдельных ранговых группах  значимыми оказались социально-экономические показатели, не являющиеся таковыми для страны в целом: доля ветхого жилья и жилья, оборудованного центральным отоплением, доля лиц состоящих на учете по причине алкоголизма, уровень фактического конечного потребления и безработицы.

Ключевые слова: техносферные пожары, регионы России, социально-экономические характеристики, статистический анализ.

OCIO-ECONOMIC FACTORS OF TECHNOSPHERIC FIRES: EXPERIENCE OF STATISTICAL ANALYSIS

Research article

Vashchalova T.V.^1, *, Garmyshev V.V.², Dubrovin D.V.³

¹ ORCID: 0006-0002-5740-0959,

¹ Lomonosov Moscow State University, Geographical Faculty, Moscow, Russia;

² Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Irkutsk National Research Technical University,

Irkutsk, Russia;

³ Main Directorate of the Ministry of Emergencies of Russia for the Irkutsk Region, Irkutsk, Russia

* Corresponding author (VTV_53[at]mail.ru)

Abstract

Technospheric fires are considered as one of the risks to the sustainable development of the Russian regions. Spatial differentiation of their frequency is associated with a number of socio-economic characteristics of the areas that directly or indirectly describe the susceptibility of their infrastructure to fires and the degree of risk-taking behavior among the population. Numerical analysis for the period of 2007-2016 was performed. For the country as a whole, the overall crime rate, per capita sales of vodka, specific number of disabled people, and people living in nursing homes, the level of per capita income relative to the subsistence minimum were significant characteristics. In the groups of regions ranked by the deviation from the average population, the significance of these indicators is not the same. In certain ranking groups, socio-economic indicators that did not describe the country as a whole turned out to be significant: share of dilapidated housing and housing equipped with central heating, share of people registered as alcoholics, the level of actual final consumption and unemployment.

Keywords: technospheric fires, regions of Russia, socio-economic characteristics, statistical analysis. 

Введение

К техносферным относятся все пожары, возникшие на объектах, созданных в процессе хозяйственной деятельности человека или общества, вне зависимости от конкретной причины, вызвавшей возгорание. В контексте географических исследований анализ пространственной дифференциации их характеристик, а также причин и условий ее определяющих, выполняется в рамках разработки проблематики устойчивого развития.

Техносферные пожары – один из частных видов рисков, создающих угрозу устойчивому развитию территорий своими разрушительными, но, в большей степени, истощающими эффектами. Их воздействию подвергается как экономический потенциал регионов, так и качество жизни населения. Разработка стратегии снижения рисков, в том числе, предполагает выявление всех возможных причин и условий их возникновения а также ранжирование по степени значимости.

Ежегодная частота техносферных пожаров в РФ существенно меняется от региона к региону. Разница между максимумом и минимумом достигает порядка (средняя за 2007-2016 от 31 до 310 ед./100 тыс. чел). Очевидное разнообразие сочетания факторов, которые можно априори считать влияющими на частоту техносферных пожаров в регионах России, мотивирует исследователей на их изучение на региональном (или макрорегиональном), а не только общероссийском уровне.

За всю историю пожарной статистики (со второй половины 19 в.) ведущим объектом пожаров было жилье – собственно жилые помещения а также функционально связанные с ним объекты. Последнее особенно характерно для  сельской местности и индивидуальной застройки городских территорий. Как и с объектами пожаров, традиционно ведущей их причиной является неосторожность. В современную эпоху к ней добавились нарушения в правилах устройства и эксплуатации различных электрических и нагревательных приборов.

Локализация основного числа пожаров в указанных полях их причин и объектов привлекает внимание к анализу условий и образа жизни (в широком смысле слова) индивидуумов и социальных групп как одного из базовых источников, влияющих на подверженность инфраструктуры загораниям и рискогенность  поведения людей в сфере пожарной безопасности. Разработка этой сложной проблемы лежит в значительной мере в предметном поле гуманитарных наук, но пока не привлекает должного внимания. В этой ситуации задачей географического подхода становится выявление и ранжирование климатических и социально-экономических характеристик регионов прямо или косвенно влияющих на частные характеристики риска техносферных пожаров.

Современный опыт их изучения невелик и принадлежит специалистам Всероссийского научно-исследовательского института противопожарной обороны (ВНИИПО). Итоговые выводы сделаны для страны в целом. Так, в [5] на статистическом материале показано, что в среднем по стране метео-климатические характеристики определяют около половины дисперсии частоты техносферных пожаров.

В работах [7] и [4] выполнен статистический анализ связи комплекса социально-экономических характеристик регионов России и технико-экономических показателей региональных пожарных служб  с частотой техносферных пожаров. Целью исследования являлась оптимизация деятельности Государственной противопожарной службы. По этой причине в публикациях не отражено влияние социально-экономических условий на пространственную дифференциацию частоты пожаров. В методическом плане отмечена сложность интерпретации результатов регрессионного и факторного анализов всей совокупности проанализированных характеристик для страны в целом. Последнее было принято во внимание авторами в настоящем исследовании.

Учитывая сказанное выше, целью настоящего исследования является анализ социально-экономических показателей, связанных с частотой пожаров, как в  целом по стране, так и в отдельных группах  регионов. Его результаты позволят наметить направления и объекты дальнейшего изучения региональных особенностей населения и хозяйства, объясняющих пространственную динамику частоты техносферных пожаров.

Методы и принципы исследования

Исследование построено на сравнительном анализе социально-экономических характеристик регионов России, ранжированных по частоте техносферных пожаров. Очевидно, что этот материал не может охватить все причины и условия возникновения техносферных пожаров. В ряде случаев использованные показатели являются их опосредованными характеристиками.

Источниками информации по пожарам послужили ежегодники ВНИИПО «Пожары и пожарная безопасность» [6]. Социально- экономическая информация почерпнута из изданий Федеральной службы государственной статистики РФ: «Регионы России»[8], «Здравоохранение в России» [3].

Базовый период осреднения данных – 2007-2016 гг. Его выбор определялся в значительной степени: 1) возможностью синхронизировать данные из разных источников; 2) неизменностью объема и формата подачи статистического материала в каждом из указанных типов источников. Информация по Республике Крым и г. Севастополю осреднена за 2015-2016 гг.

Исследование выполнено в мелком масштабе: пространственной единицей анализа является субъект РФ. Кажущаяся неправомочность сопоставления небольших по площади субъектов РФ Европейской территории страны и гигантов ее Азиатской части снимается тем фактом, что в последних масса населения, значимая для частоты техносферных пожаров, сосредоточена на ограниченных пространствах.

В основу анализа статистической информации положено ранжирование регионов страны по частоте пожаров, приходящихся на 100 тыс. человек населения. Распределение носит нормальный характер. Разбиение на ранги выполнялось с шагом +/- 0,5 стандартного отклонения от среднего. С целью формирования максимально однородной (по набору причин и условий возникновения пожаров) совокупности процедура ранжирования выполнялась трижды. На каждом следующем этапе из выборки исключались регионы, расположившиеся за пределами двух среднеквадратических отклонений от среднего. В итоговый массив вошло 92% субъектов РФ (78 регионов). Отдельного рассмотрения требует ситуация в следующих регионах: Приморский и Хабаровский края, Республика Тыва, Магаданская и Амурская области, Еврейская АО.

При первичном отборе социально-экономических показателей обстановки в регионах авторы руководствовались опытом предыдущих исследований [1], [4], [7], сводными данными по первопричинам, источникам и виновникам пожаров в [6],  а также исследованиями в области социальной психологии, например [2].

Статистическая обработка данных выполнялась с помощью программ Excel и Statistica. Для всей совокупности данных и всех первоначально отобранных социально-экономических показателей был выполнен регрессионный анализ. Затем массив данных был проверен на их соответствие нормальному распределению и на возможность аппроксимации временной динамики каждой характеристики линейной зависимостью. Последней соответствует распределение во времени частоты техносферных пожаров. Не отвечающие этим критериям характеристики были исключены из дальнейшего численного анализа. На заключительном этапе использованы результаты расчета основных статистик – коэффициента парной корреляции (для тех групп ранжированного ряда, количество которых отвечало критериям достоверности получаемых результатов) и среднего арифметического частных массивов данных (для всех показателей).

Результаты и обсуждение

Внутри блока социально-экономических показателей могут быть выделены следующие группы: 1) характеристики физических особенностей объектов пожаров (доля ветхого жилья в жилом фонде региона; доля жилого фонда, оборудованная центральным отоплением); 2) характеристики численности групп населения, которые, в силу особенностей своего состояния, могут создать пожароопасную ситуацию (лица, страдающие алкоголизмом и состоящие на учете; доля лиц, проживающих в интернатах для престарелых и инвалидов; коэффициент общей преступности; уровень общей безработицы); 3) фактическое конечное душевое потребление домохозяйств (ФПК) как индикатор уровня благосостояния последних и их экономической способности обеспечить пожарную безопасность с технической точки зрения; 4) объемы продажи водки и всей алкогольной продукции как дополняющие сведения о вероятности возникновения пожара по вине лиц, находящихся в состоянии алкогольного опьянения. Все характеристики – безразмерные.

Уравнение множественной регрессии с учетом значимости коэффициентов при независимых переменных имеет вид:

Y=23,2+0,34 Х1+0,3 Х2+0,26 Х3-0,24 Х4,

(1)

где Y – частота техносферных пожаров; Х₁ – коэффициент общей преступности; Х₂ – душевые объемы продажи водки; Х₃ – численность контингента обитателей домов для престарелых и инвалидов (на 10 тыс. человек населения); Х₄ – соотношение среднедушевых доходов и прожиточного минимума.

Скорректированный коэффициент детерминации равен 0,6, т.е. данные социально-экономические параметры объясняют 60% дисперсии значений частоты техносферных пожаров для страны в целом (F=12,5; p= 0,00).

Если прямое влияние трех первых независимых переменных на частоту пожаров понятно, то обратная связь с душевым соотношением доходов и регионального прожиточного минимума требует дополнительного исследования. На данном этапе можно предположить, что она действует через ограничение возможности насыщения жилья небогатого населения многочисленными и/или энергоемкими бытовыми приборами, нередко вызывающими перегрузку старых электросетей, короткое замыкание и пожар.

В результате ранжирования регионов страны по частоте техносферных пожаров выделены следующие группы (табл. 1).

 

Таблица 1 – Ранжирование регионов РФ по частоте техносферных пожаров

Примечания: ^*σ – стандартное отклонение для всего массива данных; ** для уменьшения размеров таблицы использованы лишь имена собственные субъектов РФ

 

В распределении регионов относительно средней для  страны частоты пожаров просматривается тенденция к ее возрастанию с юга на север и  с запада  на восток, в направлении возрастания суровости климата. Это согласуется с результатами изученного ранее влияния метео-климатических условий на частоту пожаров [5].

Для малых выборок ранжированных рядов, отстоящих от среднего совокупности на +0,5σ (Коми и т.д. в таблице);  -0,5σ (Ненецкий и т.д); -1σ (Санкт-Петербург и т.д.) рассчитаны коэффициенты парной корреляции с социально-экономическими характеристиками, включенными в итоговый анализ (значимость проверена по критерию Стьюдента).  Результат представлен в таблице 2.

 

Таблица 2 – Значимые коэффициенты парной корреляции социально-экономических характеристик регионов, входящих в ранги, наиболее близкие к среднему выборки

 

Из показателей, характеризующих подверженность инфраструктуры регионов пожарным рискам, величина доли жилья, оборудованного центральным отоплением, значимо связана с частотой пожаров в регионах, преимущественно расположенных в северной части ЕТР а также в Среднем Поволжье, на Среднем Урале и юге Западной Сибири, т.е на территориях с продолжительным отопительным периодом и низкими температурами воздуха. Для центральных и  южных регионов ЕТР, среди которых много староосвоенных территорий, значимой оказалась связь с долей ветхого жилья в жилом фонде.

Среди значимых показателей, характеризующих социальные группы с повышенным риском «пожароопасного» поведения и не оказавшихся таковыми для общероссийской выборки – уровень общей безработицы и доля людей стоящих на учете по причине алкоголизма. Оба они имеют прямые связи с группой регионов центра и юга ЕТР. У ранга «-0,5σ» обратная связь с уровнем общей безработицы.

Для остальных рангов, в силу малого размера выборок (1-8 ед.), корреляционный анализ не мог быть применен. В отношении них выполнено сравнение средних арифметических и характер их динамики от ранга к рангу. Направленная динамика отмечена не для всех показателей и не во всех ранговых группах регионов.

Так, для групп регионов, в которых значения частоты техносферных пожаров выше среднего общероссийской выборки («+σ» и больше), рост частоты пожаров сопровождается ростом душевых продаж водки и алкогольной продукции в целом для всех рангов. Для уровня общей безработицы и удельного числа лиц, состоящих на учете по причине алкоголизма направленность тренда меняется на противоположную в рангах (более +2σ), включающих Республики Алтай и Саха-Якутия; Забайкальский и Камчатский края; Сахалинскую область а также Республику Карелия.  Здесь с ростом частоты пожаров значения первого показателя уменьшаются, второго – растут. Объяснение факта смены направления тренда требует дополнительных исследований.

В группе регионов, где частота пожаров ниже средней по стране, ее сокращение сопровождается снижением уровня преступности, числа больных алкоголизмом, контингента домов престарелых и продажами алкоголя.

Особняком стоит ситуация с динамикой социально-экономических показателей для рангов, в состав которых входят республики Северного Кавказа. Наиболее яркое выражение она приобретает в Дагестане – единственном регионе крайнего «отрицательного» ранга. Здесь наименьшая частота пожаров отмечена на фоне высокой доли ветхого жилого фонда, невысокой доли жилья, оборудованного центральным отоплением, минимальной численности проживающих в домах престарелых и инвалидов и уровнем продаж водки на душу населения выше среднего для рангов с частотой пожаров ниже среднего.

Важно отметить также, что в регионах с повышенной частотой пожаров в среднем за период отмечается миграционный отток населения (для первых трех рангов – последовательно увеличивающийся). В то же время, в противоположной группе – средний за период коэффициент миграционного прироста положителен (кроме Дагестана). Влияние миграций, возможно, проявляется через изменение численности разных возрастных групп населения и их физиолого-психологических способностей контролировать пожарную безопасность в быту и на производстве. Этот вопрос требует дополнительного изучения.

Заключение

Анализ социально-экономических причин и условий, значимых для частоты техносферных пожаров, выполненный для страны в целом, не достаточно полно отражает влияние всех включенных в рассмотрение показателей. Его объясняющие возможности возрастают при переходе к группам регионов, более малочисленным и однородными по ряду признаков. Эти группы могут быть сформированы как по формальному (как в данном исследовании), так и иному объективному основанию. Последнее может способствовать интерпретации некоторых результатов, не получивших исчерпывающего объяснения на данной стадии исследования. Это относится, прежде всего, к ряду регионов Сибирского и Дальневосточного федеральных округов, республикам Северного Кавказа, Республике Карелия.

Из числа рассмотренных показателей наибольшую значимость для частоты пожаров в стране в целом имеют такие социально-экономические характеристики, как общий коэффициент преступности, душевые объемы продажи водки, удельная численность контингента домов для престарелых и инвалидов а также соотношение среднедушевых доходов с величиной прожиточного минимума. На качественном уровне фиксируется также влияние миграционного притока/оттока населения в рангах регионов частотой пожаров выше и ниже среднего по стране.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.