Какие факторы оказывают более существенное влияние на межрегиональные миграционные потоки в России?

Научная статья
  • Константин Владимирович Сугоняев Институт психологии РАН, Москва, Россия skv-354@yandex.ru ORCID ID http://orcid.org/0000-0002-6207-7228
    elibrary Author_id 1143367
Выражение признательности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-07352.
Для цитирования
Сугоняев К. В. Какие факторы оказывают более существенное влияние на межрегиональные миграционные потоки в России? // ДЕМИС. Демографические исследования. 2022. Том 2. № 2. С. 57-75. DOI: https://doi.org/10.19181/demis.2022.2.2.5 EDN: GMBQSS

Аннотация

Многими исследователями миграции в России отмечается дефицит работ, направленных на моделирование происходящих в стране миграционных процессов. Данная статья посвящена оценке силы влияния социально-экономических факторов на межрегиональную миграцию в России и ее сопоставлению с недавно обнаруженным влиянием на этот процесс психологических характеристик населения принимающего региона. Поскольку агрегированные на региональном уровне оценки интеллекта, личностных свойств и характеристик стиля ответов были рассчитаны на основе результатов онлайн-тестирования респондентов в период 2012–19 гг., 16 индикаторов социально-экономического развития регионов рассчитывались путем усреднения за этот же период времени; для построения моделей нами были использованы данные Росстата. В анализ включены данные 78 субъектов РФ, сведенных (после объединения столичных агломераций) в 76 регионов. Установлено, что большинство включенных в анализ социально-экономических показателей демонстрирует значимые корреляционные связи с региональными коэффициентами миграционного прироста. Выявленный паттерн корреляционных связей в основном согласуется с результатами других авторов, полученных на данных более ранних периодов анализа. Регрессия коэффициентов миграционного прироста на социально-экономические переменные позволила построить линейные многофакторные модели, лучшие из которых описывали около 44% дисперсии зависимой переменной. Как было показано нами ранее, такой же уровень точности имеют модели, рассчитанные на основе ограниченного числа психологических характеристик населения принимающего региона. Более того, добавление психологических переменных к лучшим моделям, основанным на социально-экономических показателях, обеспечивает существенное повышение точности прогнозирования коэффициентов миграционного прироста: доля описываемой дисперсии отклика возрастает с 44% до 55–57%. Предполагается, что учет психологических характеристик принимающего региона может способствовать повышению эффективности управления миграционными процессами.
Ключевые слова:
межрегиональная миграция, принимающий регион, миграционный прирост, модели миграции, регрессионные модели, социально-экономические факторы, онлайн-тестирование, психологические особенности населения, инкрементная валидность

Биография автора

Константин Владимирович Сугоняев, Институт психологии РАН, Москва, Россия
кандидат технических наук, доцент, ассоциированный сотрудник

Литература

1. Рязанцев С. В., Мирязов Т. Р. Демографическое благополучие: теоретические подходы к определению и методика оценки // ДЕМИС. Демографические исследования. 2021. Т. 1. № 4. С. 5–19. DOI: https://doi.org/10.19181/demis.2021.1.4.1.

2. Вакуленко Е. С. Моделирование миграционных потоков на уровне регионов, городов и муниципальных образований: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.13 / Вакуленко Е. С.; Нац. исслед. ун-т «Высш. шк. Экономики». – Москва, 2013. – 28 с.

3. Дмитриев М. Г., Юдина Т. Н. Миграционные процессы: модели анализа и прогнозирования (обзор) // Труды ИСА РАН. 2017. Т. 67. № 2. C. 3–14.

4. Корепина Т. А. Сравнительный анализ подходов к моделированию миграции // Вопросы территориального развития. 2017. № 1 (36). C. 1–12.

5. Олейник Е. Б., Ивашина Н. В., Шмидт Ю. Д. Моделирование процессов миграции населения: методы и инструменты (обзор) // Компьютерные исследования и моделирование. 2021. Т. 13. № 6. С. 1205–1232. DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-6-1205-1232.

6. Mkrtchyan N., Vakulenko E. Interregional Migration in Russia at Different Stages of the Life Cycle. Geo Journal. 2019. Vol. 84. No. 6. Pp. 1549–1565. DOI: https://doi.org/10.1007/s10708-018-9937-5.

7. Andrienko Y., Guriev S. Determinants of Interregional Mobility in Russia. Evidence from Panel Data. Economics of Transition. 2004. Vol. 12. No. 1. Pp. 1–27. DOI: https://doi.org/10.1111/j.0967-0750.2004.00170.x.

8. Gerber T. Regional Economic Performance and Net Migration Rates in Russia, 1993–2002. International Migration Review. 2006. Vol. 40. No. 3. Pp. 661–697. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1747-7379.2006.00037.x.

9. Алешковский И. А. Детерминанты внутренней миграции населения в России: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.05 / Алешковский И. А.; Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова. – Москва, 2007. – 27 с.

10. Вакуленко Е. С. Эконометрический анализ факторов внутренней миграции в России // Региональные исследования. 2015. Т. 50. № 4. С. 89–83.

11. Трубин В., Николаева Н., Мякишева С., Хусаинова А. Миграция населения в России: тенденции, проблемы, пути решения // Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации: Социальный бюллетень. 2018. № 11. 54 с. URL: https://ac.gov.ru/archive/files/publication/a/16766.pdf.

12. Мкртчян Н. В. Возрастной профиль внутрироссийской трудовой миграции и иных форм пространственной мобильности населения // Региональные исследования. 2018. № 1. С. 72–81.

13. Земцов С. П., Кидяева В. М. Факторы привлекательности регионов России для мигрантов с высшим образованием // Региональные исследования. 2020. № 1. С. 39–52. DOI: https://doi.org/10.5922/1994-5280-2020-1-4.

14. Прохоров П. Э., Эпштейн Н. Д. Статистический анализ миграционной ситуации и факторов, влияющих на демографическую экспансию России // Статистика и экономика. 2016. Т. 13. № 6. С. 9–18. DOI: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-6-9-18.

15. Гневашева В. А. Модели миграции // Социология и право. 2020. № 3. C. 6–11. DOI: https://doi.org/10.35854/2219-6242-2020-3-6-11.

16. Sanchez A. C., Andrews D. Residential Mobility and Public Policy in OECD Countries. OECD Journal: Economic Studies. 2011. No. 1. Pp. 185–206. DOI: https://doi.org/10.1787/19952856.

17. Инглхарт Р. Ф., Понарин Э. Д., Равлик М. В. Регрессионные модели в оценке факторов международной миграции // Социологические исследования. 2014. № 11. С. 22–33.

18. Clark W. A. V., Maas R. Interpreting Migration through the Prism of Reasons for Moves. Population Space and Place. 2015. Vol. 21. No. 1. Pp. 54–67. DOI: https://doi.org/10.1002/psp.1844.

19. Олейник Е. Б., Шмидт Ю. Д., Карп Д. Б. Отток населения из регионов Дальнего Востока России: тенденции и причины // Экономические науки. 2019. № 12 (181). С. 300–305. DOI: https://doi.org/10.14451/1.181.300.

20. Рыбаковский О. Л. Межрегиональная миграция населения (По материалам отечественной и зарубежной науки) // Социологические исследования. 2011. № 4. С. 34–44.

21. Сугоняев К. В., Радченко Ю. И., Соколов А. А. Добровольное Интернет-тестирование как источник валидных оценок группового психометрического интеллекта // Сибирский психологических журнал. 2018. № 69. С. 6–32. DOI: https://doi.org/10.17223/17267080/69/1.

22. Сугоняев К. В. Влияние психологических особенностей населения принимающего региона на миграционные процессы в России // Научное обозрение. Серия 2. Гуманитарные науки. 2022. № 1–2. С. 5–20. DOI: https://doi.org/10.26653/2076-4685-2022-1-2-01.

23. Shieh G. Choosing the Best Index for the Average Score Intraclass Correlation Coefficient. Behavior Research Methods. 2016. Vol. 48. No. 3. Pp. 994–1003. DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-015-0623-y.

24. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы: учебное пособие / Д. Крамер; пер. с англ. И. В. Тимофеева, Я. И. Киселевой. – Москва: Академия, 2007. – 287 с. ISBN: 978-5-7695-2878-1.

25. Чудиновских О. С., Степанова А. В. О качестве федерального статистического наблюдения за миграционными процессами // Демографическое обозрение. 2020. Т. 7. № 1. С. 54–82. DOI: https://doi.org/10.17323/demreview.v7i1.10820.

26. Мкртчян Н. В. Проблемы в статистике внутрироссийской миграции, порожденные изменением методики учета в 2011 г. // Демографическое обозрение. 2020. Т. 7. № 1. С. 83–99. DOI: https://doi.org/10.17323/demreview.v7i1.10821.

27. Захаров А. Б., Адамович К. А. Региональные различия в доступе к образовательным ресурсам, в академических результатах и в траекториях российских учащихся // Экономическая социология. 2020. Т. 21. № 1. C. 60–80. DOI: https://doi.org/10.17323/1726-3247-2020-1-60-80.

28. Dinesen P. T., Klemmensen R., Norgaard A. S. Attitudes toward Immigration: The Role of Personal Predispositions. Political Psychology. 2014. Vol. 37. No. 1. Pp. 55–72. DOI: https://doi.org/10.1111/pops.12220.

29. Jokela M. Personality Traits and Reasons for Residential Mobility: Longitudinal Data from United Kingdom, Germany, and Australia. Personality and Individual Differences. 2021. Vol. 180. PMID: 110978. DOI: https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.110978.

30. Van de Vliert E., Van Lange P. A. M. Latitudinal Psychology: An Ecological Perspective on Creativity, Aggression, Happiness, and Beyond. Perspectives on Psychological Science. 2019. Vol. 14. No. 5. Pp. 860–884. DOI: https://doi.org/10.1177/17456916198580.

31. Gotz F. M., Stieger S., Gosling S. D., Potter J., Rentfrow P. J. Physical Topography is Associated with Human Personality. Nature Human Behaviour. 2020. Vol. 4. No. 11. Pp. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-020-0930-x.
GMBQSS
Статья

Поступила: 09.12.2021

Опубликована: 01.06.2022

Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:

APA
Сугоняев, К. В. (2022). Какие факторы оказывают более существенное влияние на межрегиональные миграционные потоки в России?. ДЕМИС. Демографические исследования, 2(2), 57-75. https://doi.org/10.19181/demis.2022.2.2.5
Раздел
Региональная демография