Экономические факторы миграции населения в регионе (на примере Свердловской области)

Введение

Изменение численности населения в крупных и малых населенных пунктах является следствием огромного количества факторов и условий, начиная от чисто демографических (рождаемость и смертность), заканчивая привлекательностью той или иной территории для проживания. В то же время на сегодняшний день в Российской Федерации складываются не оспариваемые практически никем тенденции сокращения населения в малых и средних городах и увеличение численности крупных населенных пунктов, что порождает проблемы неравномерности расселения в нашей стране, это особенно важно в условиях огромного пространства Российской Федерации.

Одним из основных факторов, влияющих на изменение численности населения, является миграция, то есть перемещение (переезд) населения из одной территории на другую. Помимо межстрановой и межрегиональной миграции значительное влияние на систему расселения в конкретном регионе РФ имеет внутрирегиональное перемещение населения, поскольку переезд в рамках одного региона несет меньшие риски для мигрантов.

С данной позиции исследование внутрирегиональных потоков должно основываться на типичном субъекте РФ с присущими ярко выраженными миграционными потоками для большинства регионов. Поэтому настоящее исследование факторов миграции населения в регионе выполнено на примере Свердловской области, поскольку в ней уникальным образом сформированы значительная часть типичных условий расселения России: большие малозаселенные пространства, концентрация населения вокруг больших промышленных объектов, наличие крупного агломерационного центра (г. Екатеринбург), высокая миграционная активность населения и т.д. Целью настоящего исследования является определение экономических факторов, способствующих миграционному оттоку/притоку на отдельных территориях Свердловской области.

Теория и проблематика

Теоретико-методологические вопросы миграционных процессов, протекающих в российских регионах и зарубежных странах, являются объектом пристального внимания ученых, основной акцент делается на исследовании исторических аспектов расселения и межстрановых миграционных процессов.

Так, в работах российских и зарубежных ученых [1–3] (Vorobyova, Subbotin, 2021; Kumo, 2017; Wegren, Cooper Drury, 2001) рассматриваются процессы внутренней миграции в России в исторической перспективе. Авторами выделена взаимосвязь между историческими событиями и динамикой межрегиональных миграционных перемещений. Отмечается, что процессы урбанизации внесли значительный вклад в миграционные потоки в последние столетия, так же как и значительные разрывы в уровне оплаты труда сельского и городского населения.

Одним из немногих исследований по теме моделирования миграционных потоков в разрезе муниципальных образований является работа авторов Е.С. Вакуленко, Мкртчян Н.В. и К.К. Фурмановым [4] (Vakulenko, Mkrtchyan, Furmanov, 2011). Им удалось выявить связь миграционного прироста/убыли населения на уровне муниципальных образований с заработной платой, причем связь эта отрицательна. Этот феномен объясняется действием «ловушек бедности» – теряют население те города и поселения, где зарплаты выше, именно бедность домохозяйств тормозит отток населения, «все так плохо, что надо уезжать, но ехать не на что».

Отдельным направлением исследований российских и зарубежных ученых выступает разработка различных математических моделей, позволяющих выделить условия и факторы миграционных процессов [5–10] (Vakulenko, 2015; Vakulenko, 2020; Vakulenko, Mkrtchyan, Furmanov, 2011; Mkrtchyan, Vakulenko, 2019; Sardadvar, Vakulenko, 2016; Kashnitsky, Mkrtchyan, Leshukov, 2016). Например, в работе [6] автор рассматривает степень и динамику мобильности на рынке труда в России через пространственный и отраслевой аспекты. На основе международных сопоставлений автор делает вывод, что в сравнении с развитыми странами в России присутствует низкая мобильность населения, особенно в сфере здравоохранения и образования. Также проведенное исследование подтвердило невысокую пространственную мобильность населения в РФ, связанную с высокими издержками миграции. В другой работе авторов [10] (Kashnitsky, Mkrtchyan, Leshukov, 2016) рассматриваются вопросы миграции молодежи, связанные с учебой в высших учебных заведениях. Делается вывод, что привлекательность регионов для молодежи студенческого возраста зависит не только от наличия высших учебных заведений, но и устойчивых направлений межрегиональной миграции.

В продолжение темы применения математических моделей в исследовании миграционных потоков можно выделить работу коллектива авторов [11] (Ostrovskaya, Mamontov, Spiridonov, Levyy, 2021). В исследовании, используя методы модельно-ориентированной кластеризации, были выделены три кластера регионов, притягивающих определенный вид мигрантов: это студенты, население в трудоспособном возрасте и лица пенсионного возраста. В результате были получены ряд экономических факторов, способствующих тому или иному типу миграции.

Еще одним направлением исследования миграционных потоков в российской литературе выступает их рассмотрение через безопасность территорий. Так, например в работе [12] (Sukhodolov, Ozernikova, Kuznetsova, 2018) авторы определяют, что миграция становится индикатором социально-экономического развития, характеризуя привлекательность стран и регионов для активной части населения. В своем исследовании в качестве одного из выводов авторы отмечают, что в наибольшей степени эмиграционные настроения характерны для молодежи, при этом, чем старше возрастная группа, тем реже у ее представителей выражено стремление переехать. Миграционные настроения существенно отличаются у потенциально мобильных граждан и граждан, которые планируют переезд в краткосрочной перспективе. Так, в мобильной части населения выявлены повышенные миграционные настроения среди лиц в двух возрастных группах (в возрасте 31–40 лет и 41–50 лет), которые можно объяснить тем, что в российской экономике траектории развития персонала регионов все больше ориентированы на построение карьеры в крупных компаниях с центрами управления в Москве, Санкт-Петербурге, столицах федеральных округов. Стоит учитывать, что эта часть населения мигрирует семьями, так как большая часть из них имеют стабильное семейное положение, детей. Эта ситуация приводит к снижению численности трудоспособного населения региона. В другой работе [13] (Borovskikh, Kipervar, 2018) утверждается, что миграционная убыль населения приводит к формированию негативных, разрушительных тенденций, прежде всего в области социально-экономической и кадровой безопасности региона и муниципального образования. Данный тип угроз имеет преимущественно социально-демографическую природу возникновения и может выражаться в высоких темпах миграции населения.

В последние годы крен исследований по миграционной тематике направлен на отдельные макрорегионы и субъекты РФ [14–19] (Smith, Rérat, Sage, 2014; Mkrtchyan, Karachurina, 2009; Makar, Yarasheva, Simagin, 2021; Makar, Stroev, Morkovkin, 2019; Mkrtchyan, 2019; Mkrtchyan, Florinskaya, 2019).

В исследовании [15] (Mkrtchyan, Karachurina, 2009), посвященном Пермскому краю, авторы отмечают, что миграционные процессы по-разному складываются в поселениях разных типов. Чаще всего на региональном уровне выделяется столица региона (обычно город с населением свыше 250 тыс. чел., в ряде случаев – город-миллионик), другие крупные города (с населением свыше 100 тыс. чел.), малые и средние города, поселки (городские поселения с числом жителей менее 100 тыс.) и сельская местность. Направленность потоков внутриобластной миграции в условиях урбанизационного тренда зачастую идет от поселений мелких размеров к более крупным, от сельской местности к городам, от малых и средних городов – к крупным и крупнейшим. Хотя и сам краевой центр теряет население, но воспроизводится «цепной» эффект: Пермь отдает свое население более крупным и мощным центрам Урала (в первую очередь Екатеринбургу), Москве, Санкт-Петербургу. А города вблизи Перми являются миграционными донорами для самой Перми. В другой работе [16] (Makar, Yarasheva, Simagin, 2021) по пространственному развитию Дальнего Востока проводился анализ экономических условий демографических процессов. Сделан вывод, что регионы Дальнего Востока Российской Федерации относятся к территориям с нарастающей депопуляцией населения, выделены различные экономические факторы такого положения. Предлагается стандартный набор мер по стимулированию миграционных перетоков: развитие социальной сферы, привлекательные условия для труда, развитие малого и среднего бизнеса. Также стоит отметить работы [18–21] (Mkrtchyan, 2019; Mkrtchyan, Florinskaya, 2019; Mkrtchyan, 2017; Karachurina, Mkrtchyan, 2021), посвященные внутрирегиональной миграции. Авторы отмечают, что внутрирегиональная миграция – это одна из черт субурбанизации. В пределах каждого региона население стремится в региональные столицы, представленные крупными городами, концентрирующими многие виды ресурсов. Глубинка, к которой относятся малые, средние города и сельская местность, теряет население, прежде всего молодежь (наиболее активно мигрируют люди в возрасте 17–19 лет после окончания средней школы). Также автор отмечает, что фундаментальные причины оттока населения из малых городов России – невысокие доходы, узость рынка труда и прочие экономические проблемы, свойственные глубинке. Региональные столицы и их пригороды являются «операторами» очень большой доли миграции в пределах регионов. Быстрый рост пригородов в немалой степени обеспечивает миграция из городов, вокруг которых они формируются. Также расчеты авторов показали, что в среднем численность населения пригородов в последние годы растет быстрее, чем региональных центров. По показателю интенсивности миграционного прироста в последние годы пригороды опережают региональные столицы. В то же время, по всей России перераспределение населения в рамках внутрирегиональной миграции способствует усилению концентрации населения в агломерационной зоне, формируемой региональными центрами и их пригородами. В отдельных субъектах еще одной зоной стягивания населения, как правило, значительно меньшего размера, являются субцентры, представленные крупными городами на значительном удалении от регионального центра. Они формируют собственные зоны миграционного тяготения из ближайших периферийных муниципальных образований [21] (Karachurina, Mkrtchyan, 2021).

Таким образом, исследования миграционных процессов внутри регионов достаточно четко выявляют существующие проблемы перераспределения жителей в сторону крупных населенных пунктов в рамках одного субъекта РФ. Однако в данных работах недостаточно исследованы причины таких процессов, поскольку в России существуют территории и с положительным притоком населения, не относящиеся к агломерациям (например, автономные округа Тюменской области). Поэтому исследование именно экономических причин сложившихся миграционных тенденций является достаточно актуальным при изучении таких процессов.

Данные и методы

На территории Свердловской области расположены 94 муниципальных образования (МО) среди них 68 городских округов, 5 муниципальных районов, 5 городских поселений, 16 сельских поселений. Выборка исследования состоит из 64 городских округов и 5 муниципальных районов (всего 69 муниципальных образований, дальнейшие расчеты приведены именно относительно этого количества МО), ввиду ограниченности данных – в состав Свердловской области входят четыре закрытых административно-территориальных образования (далее – ЗАТО): город Лесной, город Новоуральск, поселок Свободный, поселок Уральский, по которым не публикуется статистика в открытом доступе, также нет полных статистических данных по сельским поселениям.

Анализ динамики численности населения муниципальных образований Свердловской области показывает, что 81% исследуемых МО демонстрируют снижение численности населения за последние 9 лет. При этом необходимо учитывать очень сильную дифференциацию МО по количеству населения, о чем свидетельствует расчет коэффициента вариации.

Таблица 1

Коэффициент вариации численности населения Свердловской области

Из приведенных в таблице 1 значений коэффициента вариации видно, что по численности населения муниципальные образования Свердловской области очень сильно дифференцированы, причем разница с каждым годом увеличивается. Такие данные свидетельствуют о наличии диспропорций в размещении людей, неодинаковой плотности населения и т.д., это, в свою очередь, напрямую влияет на социально-экономическое развитие муниципальных образований и на миграционные процессы. Так, например, убыль населения значительно сильнее отражается на малых городах, чем на больших, так как большие города могут компенсировать убыль населения за счет миграции, а малым городам в данном случае значительно труднее «конкурировать» с более крупными городами в привлечении мигрантов, ибо традиционно вектор миграции направлен из малых городов в крупные, а не наоборот.

Для более глубокого анализа все муниципальные образования были классифицированы по приросту/убыли населения на 5 групп:

1. Первая группа – растущие муниципальные образования – это те «города роста», численность населения которых увеличилась или незначительно уменьшилась (менее 200 человек) в период с 2012 по 2020 г.

2. Вторая группа – МО, численность населения которых в исследуемом периоде уменьшилась менее чем на 1000 человек.

3. Третья группа – МО, снижение численности населения которых находится в диапазоне от 1000 до 2000 чел.

4. Четвертая группа – МО, снижение численности населения которых находится в диапазоне от 2000 до 3000 чел.

5. Пятая группа – МО, численность населения которых за 9 лет уменьшилась более чем на 3000 человек.

Ниже на графиках представлены все упомянутые группы муниципальных образований с изменением численности населения в 2020 году по сравнению в 2012 годом.

Источник: рассчитано авторами по данным Росстата.

Рисунок 1. Изменение численности населения МО Свердловской области первой группы в 2020 г. по сравнению с 2012 г.

Источник: рассчитано авторами по данным Росстата.

Рисунок 2. Изменение численности населения МО Свердловской области второй группы в 2020 г. по сравнению с 2012 г.

Источник: рассчитано авторами по данным Росстата.

Рисунок 3. Изменение численности населения МО Свердловской области третьей группы в 2020 г. по сравнению с 2012 г.

Источник: рассчитано авторами по данным Росстата.

Рисунок 4. Изменение численности населения МО Свердловской области четвертой группы в 2020 г. по сравнению с 2012 г.

Источник: рассчитано авторами по данным Росстата.

Рисунок 5. Изменение численности населения МО Свердловской области пятой группы в 2020 г. по сравнению с 2012 г.

В связи с этой тенденцией также важно отметить, что если численность населения снижается в 56 муниципальных образованиях области, то снижение доли экономически активного населения (население в трудоспособном возрасте) наблюдается во всех МО без исключения. Наибольшее снижение трудоспособного населения зарегистрировано в Гаринском ГО и Махневском МО (-8%), наилучшая ситуация в четырех муниципальных образованиях – Серовском, Верх-Нейвинском и Верхнедубровском городских округах, г. Среднеуральске.

Таким образом, проанализировав динамику численности и структуру населения муниципальных образований Свердловской области в период с 2012 по 2020 год можно сделать следующие выводы:

- муниципальные образования крайне сильно дифференцированы по численности населения, что подтверждается рассчитанным коэффициентов вариации;

- в 56 муниципальных образованиях наблюдается перманентное снижение численности населения, в 13 муниципальных образованиях наблюдается рост численности населения или ее незначительное снижение;

- во всех муниципальных образованиях происходит постепенное снижение численности экономически активного населения, хотя процент убыли не превышает 10%.

Результаты

На наш взгляд, не подлежит сомнению, что миграционные процессы, в том числе и внутренние, можно и нужно регулировать. Но при этом нужно знать, как и в какой момент следует оказывать влияние на эти процессы. Ответ на этот вопрос поможет дать анализ и выявление наиболее существенных факторов, влияющих на отток населения из муниципальных образований области. Проанализировав теоретические и практические работы, посвященные анализу и определению основных условий миграции, нами были выбраны следующие факторы, отражающие наиболее значимые характеристики уровня и качества жизни населения в городах.

Таблица 2

Зависимые переменные и факторы, используемые в корреляционном анализе

Все числовые значения факторов, кроме тех, которые в статистике уже даются в средних значениях, были пересчитаны на 1000 человек населения для того, чтобы они не зависели от численности населения в конкретном муниципальном образовании. Для изучения и оценки значимости взаимосвязи между переменными был использован корреляционный анализ.

Корреляционный анализ проводился по усредненным панельным данным путем построения двух отдельных матриц попарных корреляций: отдельно для «городов притяжения» и «городов оттока». Результат построения матриц представлен в таблицах ниже.

Таблица 3

Результат корреляционного анализа для «городов притяжения» Свердловской области

Из приведенных в таблице результатов корреляционного анализа видно, что отток населения из «городов притяжения» взаимосвязан с показателями, характеризующими состояние муниципальных экономик этих городов: отрицательная корреляция наблюдается между числом уехавших и средней заработной платой, то есть чем меньше заработная плата, тем больше число уехавших. Аналогично средней заработной плате, на число уехавших влияет объем отгруженных товаров собственного производства – чем он меньше, тем больше число уехавших, иными словами, с уменьшением деловой и экономической активности число уехавших увеличивается, так как люди чувствительны к изменению их доходов, а доходы зависят от деятельности предприятий. Зависимость между удельным весом убыточных предприятий и числом уехавших противоречит логике, очевидно, что «города притяжения» являются экономическими, научными и промышленными центрами всей области, и экономика этих городов имеет иной масштаб, «границы» между муниципальными экономиками и экономикой Екатеринбурга размываются, и на число уехавших влияют другие факторы, и работают иные законы, чем для «убывающих» МО. Также достаточно затруднительно интерпретировать прямую зависимость числа уехавших от величины инвестиций в основной капитал за счет средств муниципального бюджета. Аналогично трудно объяснить то, что городской округ Нижняя Салда является одним из «центров притяжения», так как он значительно удален от Екатеринбурга и «выпадает» из общей логики полученных выводов.

Далее рассмотрим результаты корреляционного анализа «убывающих» муниципальных образований.

Таблица 4

Результат корреляционного анализа для «убывающих муниципальных образований» Свердловской области

Из приведенных в таблице результатов корреляционного анализа видно, что отток населения из «убывающих» муниципальных образований зависит от размера муниципального образования – отрицательный коэффициент корреляции наблюдается с фактором «Население всего» и числом выбывших на 1000 чел., то есть чем меньше город, тем больше из него уезжают люди относительно его населения. Также наблюдается значимая обратная связь зависимой переменной с фактором «среднемесячная заработная плата» – чем она меньше, тем больше число выбывших. Аналогично влиянию заработной платы, на отток населения влияет объем отгруженных товаров собственного производства, то есть чем меньше этот объем, тем больше число выбывших. Если объем производства местных предприятий снижается, это означает снижение заработной платы и рост безработицы, следовательно, людям не остается ничего другого, как уехать в более благополучные МО. Важным является и то, что получилась отрицательная корреляция с показателем ввода жилья и расстоянием до Екатеринбурга, то есть с удалением от Екатеринбурга объемы строительства жилья снижаются, так как они зависят от спроса со стороны населения, а если население уезжает, соответственно, и спроса на жилье не будет. Высокую корреляцию с зависимой переменной показателя «Число лечебно-профилактических организаций», на наш взгляд, стоит игнорировать, так как это противоречит логике, а сам показатель является не вполне объективным, о чем упоминалось выше.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что чем больше экономическая и деловая активность в муниципальном образовании, тем меньше люди уезжают, так как динамичное развитие муниципальной экономики влияет на размер средней заработной платы и общее качество жизни: транспортную и социальную инфраструктуру, возможность получить образование (что является одним из основных стимулов для молодежи Свердловской области).

В обоих случаях корреляционного анализа не получилось тесной связи между переменными (то есть коэффициента корреляции больше 0,7). Это можно объяснить тем, что миграционные процессы носят инерционный характер, и для их исследования брать наблюдения за каждый год является нецелесообразным, так как количественное значение рассматриваемых показателей зависит от множества неучтенных факторов в конкретном году и «накопленная» и «лишняя» дисперсия ослабляет корреляционную связь между рассматриваемыми показателями. В связи с этим целесообразно усреднить данные и изучать подобные взаимосвязи на временном отрезке 9–15 лет с усреднением значений за 3 или 5 лет, тогда связь проявится более явно (корреляционная зависимость). Но к сожалению, мы изначально были ограничены статистическими данными, так как в Базе данных показателей муниципальных образований Федеральной службы государственной статистики (https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/munst.htm), откуда мы брали данные для исследования, отсутствуют статистические данные по показателям которые нас интересовали за более длительный срок.

Заключение

Резюмируя, можно сказать, что проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы относительно миграционных процессов Свердловской области:

- люди больше уезжают из малых городов, чем из крупных;

- центром притяжения внутренней миграции населения, которая составляет более половины по всем МО, является г. Екатеринбург и близлежащие города (Екатеринбургская агломерация, за исключением г. Нижняя Салда и г. Староуткинска);

- наиболее значимыми факторами (показавшими наличие связи в обоих корреляционных анализах) является среднемесячная заработная плата работников и объем отгруженных товаров собственного производства, другими словами – динамика развития муниципальных экономик и деловой активности.

Безусловно, проблема оттока населения из провинциальных и малых городов характерна не только для Свердловской области, но и для многих других субъектов РФ. Подобными тенденциями сложно управлять, так как у большинства малых городов отсутствуют «конкурентные» преимущества, которые способствовали бы снижению численности уехавших. Отток населения из муниципальных образований (особенно малых) тормозит социально-экономическое развитие этих городов, а также нарушает демографический баланс территорий. Следовательно, для снижения и «нивелирования» негативных последствий убыли населения необходимо разработать стратегию пространственного развития Свердловской области, которая учитывала бы специфику конкретных муниципальных образований (на уровне РФ в 2019 году уже была принята Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025). Также снижению оттока населения будет способствовать развитие транспортной и социальной инфраструктуры.

[1] Данный показатель не совсем объективен для отражения качества и доступности медицинской помощи. Более точными показателями являются число врачей на 1000 или 10 тыс. населения, а также число больничных коек, но статистических данных по этим показателям в Базе данных показателей муниципальных образований ФСГС нет.