Содержание к диссертации
Введение
1. Территориальное движение населения и трудовых ресурсов России в системе макроэкономических взаимосвязей 10
1.1. Опыт моделирования межрегиональных потоков населения и трудовых ресурсов в макроэкономическом анализе и прогнозировании...10
1.2. Взаимосвязь территориального движения населения и трудовых ресурсов и динамики пространственной структуры экономического развития 34
2. Анализ объемов, структуры и динамики межрегиональных потоков занятого населения РФ 56
2.1. Построение баланса территориального движения занятого населения РФ 56
2.2. Анализ оценок показателей межрегиональных потоков занятого населения между федеральными округами РФ 81
2.3. Оценка важности внутренних межрегиональных потоков движения занятого населения 94
3. Факторный прогноз численности и региональной структуры занятого населения с учетом его территориального движения 109
3.1. Оценка взаимосвязи динамики интенсивности межрегиональных потоков занятого населения и социально-экономического расстояния между федеральными округами 109
3.2. Оценка перспективной численности и региональной структуры занятого населения с учетом его территориального движения 123
3.3. Анализ влияния изменений в территориальной структуре движения занятого населения на изменение пространственной структуры ВРП 142
Заключение 148
Список литературы и информационных источников
- Взаимосвязь территориального движения населения и трудовых ресурсов и динамики пространственной структуры экономического развития
- Анализ оценок показателей межрегиональных потоков занятого населения между федеральными округами РФ
- Оценка важности внутренних межрегиональных потоков движения занятого населения
- Оценка перспективной численности и региональной структуры занятого населения с учетом его территориального движения
Взаимосвязь территориального движения населения и трудовых ресурсов и динамики пространственной структуры экономического развития
Внутренняя межрегиональная миграция как процесс непрерывного движения населения и трудовых ресурсов может быть рассмотрена с точки зрения причин возникновения, а также ее последствий, в связи с чем, в рамках моделей миграции населения выделяют факторные и системные модели. Первая группа моделей нацелена на поиск и обоснование причин, побуждающих население к миграции. Основными инструментами, присущими этому классу моделей, являются корреляционно-регрессионный и факторный анализ. В рамках системных моделей миграционные потоки рассматриваются как элемент общей макроэкономической системы (экономики отдельного региона или страны в целом), который оказывает прямое или косвенное воздействие на другие элементы системы. Миграционные связи регионов представляют собой отдельный самостоятельный блок, его данные являются «входами» и «выходами» в общей модели [109]. Среди инструментов, используемых при системном подходе, можно выделить балансовые методы, а также системы линейных дифференциальных и разностных уравнений. На практике обе модели могут интегрироваться, при этом факторные модели миграции населения являются частью системных моделей социально-экономического развития страны или ее отдельных территорий.
Создание комплексной прогнозно-аналитической модели движения населения и трудовых ресурсов подразумевает реализацию следующих задач: . анализ текущих объемов и динамики внутренних межрегиональных потоков населения и трудовых ресурсов; . выявление взаимосвязей между распределением факторов миграции (социально-экономических, демографических, климатических и др.) и структурой межрегиональных потоков населения и трудовых ресурсов; . прогнозирование объемов и динамики внутренних межрегиональных потоков населения и трудовых ресурсов между регионами; . оценка влияния прогнозной структуры и динамики миграционных потоков населения и трудовых ресурсов на потенциал и пространственную структуру экономического роста субъектов РФ в перспективе. В моделях прогнозирования социально-экономических процессов можно выделить два распространенных подхода: активное и пассивное прогнозирование. В рамках пассивного прогноза межрегиональных потоки экстраполируются на п периодов вперед на основе анализа предшествующих прогнозному периоду лет [49, 50]. При этом подразумевается, что в прогнозном периоде тенденции предыдущих лет и характер влияния факторов на миграционную активность населения останутся прежними. Это допущение, во-первых, делает прогнозные оценки малонадежными, во-вторых, исключает возможность строить сценарные прогнозы межрегиональных потоков. Альтернативный вариант в виде активного прогноза дает возможность моделировать межрегиональное движение в зависимости от факторов, на него влияющих [3, 23, 51, 156]. В этом случае искомые оценки объемов потоков на п периодов вперед определяются на основе прогнозных оценок объясняющих переменных, что позволяет учесть в модели различные социально-экономические сценарии развития регионов. При этом изменение объемов и направлений межрегиональных потоков под воздействием вектора экзогенных факторов приводит к изменению значений самих управляющих факторов через промежуток времени t. В этой связи прогнозная факторная модель, используемая в целях регулирования процесса межрегионального движения населения, должна учитывать наличие обратной связи между зависимыми показателями и набором факторов, что позволяет сделать ее более адекватной реальным условиям.
Концепции и теории миграции в зарубежной литературе. На фоне сформировавшегося круга разработанных статистических показателей, являющихся инструментами в изучении миграции населения, вопрос о причинах и факторах, обусловливающих сложившуюся структуру и динамику межрегионального движения, остается на стадии эмпирических исследований и разработок. Проблемам их анализа посвящено множество аналитических работ как внутри страны, так и за рубежом.
Впервые, в результате анализа статистических данных о миграции населения в Европе и США были сформулированы законы миграции в работе [147], наиболее важный из которых определяет экономические факторы как детерминанты миграции. Улучшение своего материального положения в большей степени оказывает влияние на решение о миграции, нежели смена социальных, климатических и др. условий проживания. Развитие технологий, средств коммуникации и передвижения являются стимулирующими факторами роста территориальной подвижности населения. На фоне изучения автором связи миграции с возрастом, полом, национальностью, образованием, причинам миграции уделялось меньше внимания.
Существенный вклад в развитие теории миграции и ее факторов был сделан в работе [136]. При моделировании межрегиональных потоков населения необходимо учитывать совокупность факторов как территории выбытия, так и территории прибытия, поскольку миграция осуществляется между парой регионов. При этом одновременно на двух территориях одни факторы выступают в роли притягивающих, другие – отталкивающих (теория «pull-push»). Также оговаривается наличие вмешивающихся обстоятельств, таких как стоимость передвижения, расстояние и др. Достоинством данного подхода является определение широкого набора факторов, влияющих на миграцию. Тем не менее, на практике представляется весьма сложным определить какие именно факторы являются положительными, а какие отрицательными в связи с качественным составом миграционного потока: для разных групп мигрантов в роли притягивающих и отталкивающих могут быть выделены различные наборы факторов. Более того, с течением времени для индивидуума могут меняться не только приоритеты среди факторов, но и отношение к ним. Выбор характера влияния набора факторов на конкретный поток, а также учет соотношения между собой этих факторов в регрессии, несомненно, усложняет исследовательскую задачу.
Вторая половина XX столетия характеризовалась возросшим вниманием к проблемам внутренней и международной миграции. В рамках неоклассической теории [142, 146, 155], представляющей собой макроподход к теоретическим моделям миграции, основными факторами трудовой миграции постулировались различия в объемах спроса и предложения рабочей силы. Миграционные потоки будут направлены из районов с избытком рабочей силы в районы с ограниченным предложением труда относительно капитала. При этом барометром миграции является размер заработной платы. Сосредотачиваясь на причинах и последствиях трудовой миграции, регулирующим механизмом которой является рынок труда, потенциальное влияние других рынков в рамках теории считалось несущественным. В модели L-F-R (модель Леви-Фея-Раниса) рассматривалась однонаправленная трудовая миграция из села (аграрный сектор) в город (индустриальный сектор) как элемент экономического развития. Ее следствием согласно модели является рост продукции индустриального сектора, прибылей, а, следовательно, и капиталовложений в сектор. Последнее увеличивает потребность в рабочей силе в городе, что стимулирует ее приток из села. Недостатки этой модели описаны в работе [80].
Анализ оценок показателей межрегиональных потоков занятого населения между федеральными округами РФ
Однако в этой работе, во-первых, речь шла о движении населения в целом, а во-вторых, в целях прогнозирования каждого отдельного потока даже 27 факторов представляют собой недопустимо большую величину. В случае использования факторной модели на основе временных рядов число факторов должно быть минимум в три раза меньше количества точек наблюдения на базовом периоде. Абстрагирование от «второстепенных» факторов неизбежно влечет за собой некоторое упрощение модели, которое, с одной стороны, делает ее менее адекватной реальным условиям, а с другой – более точной для оцениваемых в ней параметров. Поэтому задача выбора оптимальной с точки зрения предъявляемых статистикой критериев и максимально емкой системы факторов является одним из важнейших этапов работы исследователя.
Факторный прогноз, где в качестве результативных переменных использовались коэффициенты перехода населения между федеральными округами, а объясняющих переменных – показатель социально 25 экономического расстояния между округами был сделан в работе [51]. Методика построения объясняющей переменной сводится в данной работе к расчету матриц расстояний между федеральными округами, элементы которых вычисляются на основе показателей вклада регионов в суммарный валовой региональный продукт. В качестве других влияющих факторов ранее нами учитывались численность безработных по субъектам РФ (по данным ОНПЗ), заявленная работодателями потребность в работниках, а также общая площадь введенных за год жилых домов и общежитий [48]. Исследование взаимосвязи между перечисленными факторами и территориальной подвижностью населения проводилось в рамках регионов ЦФО, в результате которого было выявлено относительно небольшое число значимых связей.
Техника отбора факторных переменных для построения регрессионных уравнений включает в себя применение корреляционного или факторного анализа, в которых изначальная система показателей сформирована на основе эмпирических гипотез и предположений. В результате построения корреляционной матрицы отбираются те факторы, коэффициент корреляции которых с зависимой переменной превышает принятый пороговый уровень. Более сложной по своей реализации является факторный анализ (см., например, [22, 119]), который помогает, во-первых, снизить размерность вектора объясняющих переменных, во-вторых, решить проблему корреляции факторов между собой. С помощью метода главных компонент могут быть построены интегральные индексы для групп переменных, отражающих различные социально-экономические стороны жизни [1]. Однако и в том, и в другом способе выбранные факторы, оказывающие влияние на территориальную подвижность населения должны отражать, по возможности, все стороны социально-экономических процессов. При этом необходимо помнить, что присутствие большого числа показателей не является способом улучшить модель.
Проблема учета встречных потоков населения в моделях внутренней миграции. Особое место в процессе построения моделей миграции занимает проблема учета встречных потоков людей. Традиционно считается, что каждый индивидуум, принимая решение о направлении миграции, руководствуется принципом выбора территории с лучшими условиями. Сообразно данной гипотезе, предполагая лучшие условия в регионе i по сравнению с регионом j , должен наблюдаться миграционный поток из худшего региона в лучший, при отсутствии встречного потока. Однако сформулированный в теории и подтверждающийся на практике закон Ревенштейна [154] гласит, что каждый крупный поток влечет компенсирующий поток в обратном направлении.
В качестве одного из возможных объяснений возникновения миграционных потоков и соответствующих им контрпотоков была выдвинута гипотеза о наличии информации у индивидуума о распределении фактора-условия на территории прибытия, что обязывает «учитывать факторы в виде их функции распределения» [110]. В целях выявления лучших условий для «среднего» мигранта при принятии им решения о направлении миграции сопоставление средних величин факторов на территориях прибытия и выбытия может привести к ошибочным расчетам (как раз в этом случае невозможно учесть контрпоток). Можно предполагать, что индивидуум ориентируется не на среднюю величину фактора на территории прибытия, а на распределение населения по величине этого фактора, чтобы оценить вероятность улучшения своего положения в результате переезда. Поэтому, при моделировании миграционных потоков исследователю необходимо иметь представление о распределении фактора по группам населения, что практически невозможно исходя из данных статистики, однако более верно с точки зрения реальных условий.
В связи с этим возникает сложность объяснения потока и соответствующего ему контрпотока в функции регрессии за счет одних и тех же факторных переменных на основе имеющейся статистической информации. Для снижения числа объясняющих переменных и одновременного учета их соотношения на территориях выбытия и прибытия апробирован опыт использования социально-экономического расстояния, выступающего в роли интегрального фактора для конкретного потока Ъг]. В ранних версиях в основе факторных моделей миграции вне зависимости от выбранных единиц измерения лежит гипотеза об обратной зависимости между потоком из региона / в регион j и расстоянием между ними. Чем ближе расположены регионы друг к другу, тем интенсивнее происходит обмен между ними, и наоборот. В работе [111] утверждается справедливость выдвинутого тезиса в том случае, если расширить понятие расстояния (dtj) за рамки физической величины, и понимать под ним ряд схожих или различных условий (социально-экономических, политических и т.д.) для пары регионов, переходя к понятию «социально-экономическое» расстояние.
Несмотря на ряд преимуществ использования социально-экономического расстояния, оно не в состоянии ликвидировать проблему учета одновременно двух различных по своей интенсивности встречных потоков из региона в регион при одном и том же расстоянии между ними, измеренном определенным образом.
Объяснение факта существования потока и контрпотока достаточно редко встречается в исследованиях, посвященных анализу структуры межрегиональных потоков населения на основе шахматной таблицы миграции с помощью социально-экономического расстояния. Освещение данной проблемы дается в работе [111], где указывается, что при одном и том же расстоянии притягательность регионов (параметр qtj) отнюдь не одинакова. Для пары регионов два параметра связаны между собой следующим уравнением: qij+qji=1. При росте привлекательности одного региона привлекательность другого - падает. В качестве одного из возможных вариантов решения проблемы несимметричности в рамках модели «тяни-толкай» предлагается оценка функции в двух различных модификациях:
Оценка важности внутренних межрегиональных потоков движения занятого населения
Моделирование и прогнозирование межрегиональных потоков связаны с работой со статистическими показателями, имеющими вид временных рядов. В процессе построения регрессионных уравнений, объясняющих динамику 6889 (83 83) потоков движения между 83 субъектами РФ, в первую очередь возникает проблема обработки огромного массива данных. Однако острота проблемы может быть несколько сглажена за счет классификации этих потоков на важные и второстепенные. В основу этой классификации могут быть положены различные признаки в зависимости от целей исследования и доступных инструментов анализа. В частности, критериями важности могут выступать социальные, экономические, демографические и др. последствия движения населения и его отдельных категорий для территорий обмена. Однако далеко не все из эффектов, являющихся следствием движения, могут быть измерены и оценены количественно. Согласно механизму оценки важности, который первоначально применялся по отношению к межотраслевым балансам, в качестве критерия выступает эффект воздействия межрегиональных потоков на численность населения (или его отдельных категорий) территорий обмена [45]. Для одних регионов это воздействие носит более масштабный характер, для других -менее значимо. В зависимости от этого потоки можно разделить на важные и второстепенные. На основе БТДН можно количественно оценить последствия изменения интенсивности территориального потока в виде величины относительного прироста (снижения) численности населения территорий, участвующих в обмене.
Рассмотрим по аналогии с тем как это было сделано в работе [45] схему оценки важности элементов структуры межрегионального движения занятого населения на базе БТДЗН. Уравнения модели А. Коровкина-Ю. Штерна связывают вектор AE(t) - изменение численности занятого населения по регионам - с матрицами AQE(t) и AME(t) , отражающими изменения в структуре его территориального движения. На основе этого может быть количественно измерено влияние изменения каждого потока (элемент матриц ME(t)) на численность и структуру занятого населения в региональном разрезе на конец периода. Такие оценки могут быть получены для всех элементов матриц QE(t) и ME(t) лишь при условии того, что, во-первых, речь идет о вероятностях и, во-вторых, эти вероятности связаны между собой соотношением (1.3). Отобранные с точки зрения выбранного критерия важности территориальные потоки занятого населения участвуют в дальнейшем прогнозе.
Искусственное изменение одного потока движения (рост или снижение) в отсутствие иной информации, должно сопровождаться противоположным изменением других элементов структуры движения в строке. Пусть в полной системе вероятностей (аЕ,тЕ,тЕ ,...,тЕ) для v к к1 к 2 кп некоторого региона к изменяется на величину АтЕ какой-либо элемент тЕ (к l). Тогда другие элементы структуры движения для региона к должны также измениться, причем должно соблюдаться равенство: (аЕ + уЕ АтЕ)+(тЕ + у,ЛтЕ)+... + {тЕ + у,АтЕ)=1, где уы=1.
В силу того, что вопрос о взаимосвязанном изменении межрегиональных потоков практически не изучен, для реализации расчетов необходимо принять какую-либо одну из четырех гипотез о характере совместного изменения элементов структуры территориального движения.
Помимо этого, механизм оценки важности потоков подразумевает определение двух количественных критериев, величина которых самостоятельно задается исследователем и зависит от целей анализа. Первый из них, параметр /и, отражает относительное изменение численностей интенсивности одного из потоков движения. Превышение заранее выбранного порогового значения /и позволяет выявить важный поток, оказывающий существенное (на уровне принятого значения /и) воздействие на численность занятого населения принимающего или отдающего региона. Однако ничем не ограниченный рост (или снижение) интенсивности какого-либо потока тЕ рано или поздно приведет к изменениям численностей занятого населения в отдающем или принимающем регионе, превышающим значение /и. Поэтому второй параметр, который должен быть заранее определен исследователем - границы максимально допустимого отклонения тЕ. Его пределы, исходя из вероятностной природы используемых показателей модели аЕ и тЕ, не могут превышать значений аЕ. В данной к Ы к работе в качестве верхнего предела отклонения был выбран коэффициент перехода тЕ. В соответствии с этим, поток является важным, если его изменение в пределах допустимых отклонений (-тЕ АтЕ тЕ) влияет на итоговую численность занятого населения какого-либо региона на величину /и. Следует отметить, что пороговое значение верхнего предела отклонения может быть выбрано и ниже (выше) величины тЕ .
Оценка перспективной численности и региональной структуры занятого населения с учетом его территориального движения
Использование объясняющей переменной в уравнениях регрессий с учетом временного лага подразумевает, что существует некая обратная связь между факторной и зависимой переменной. Действительно, формируемая под воздействием распределения социально-экономических факторов между регионами (например, ВРП) в периоде t-1 территориальная структура занятого населения в период времени t в свою очередь влияет на макроэкономические показатели развития региона. Рост занятости в регионе /, который может быть вызван как притоком внутренних трудовых мигрантов, так и в результате выявления внутренних резервов в рамках региона (например, за счет проводимой политики по созданию новых и модернизация старых рабочих мест, вовлечению молодежи и пенсионеров по старости на рынок труда) влияет на ВРП этого региона. В свою очередь, его изменение сказывается на других важнейших показателях социально-экономического развития региона, таких как заработная плата, уровень безработицы, объемы жилищного строительства и др., которые в какой-то мере воздействуют на интенсивность движения занятого населения, не только территориального. Что касается трудовой миграции, то ее структура и динамика «отразит» в периоде времени t + 1 произошедшие изменения в пространственной структуре ВРП, или других, учитываемых в модели факторов.
Однако следует проявить некую осторожность в таком анализе касательно типов изучаемых территорий (регионов, городов, областей, поселений). Высокие темпы социально-экономического развития, свойственные на начальном этапе новообразующимся, например, городам, сопровождаются ростом занятости в них (в таких отраслях, как строительство, торговля, ЖКХ), в том числе и за счет трудовой миграции. Но с течением времени дополнительная трудовая миграция не будет обеспечивать уже столь высокие темпы роста, которые наблюдались на начальном этапе. Возможна ситуация, когда, достигнув определенной численности, население (в том числе и занятые) в какой-то степени замедлит темпы экономического роста региона, что будет являться точкой «насыщения». Однако при анализе на уровне федеральных округов такие явления вряд ли возникнут. Более того, эффект воздействия структуры движения занятого населения на пространственную структуру какого-либо фактора (обозначим условно X ) на этом уровне может быть незаметен с точки зрения обнаружения очевидных сдвигов в последней. Общая схема прогноза объема и региональной структуры занятого населения, включающая в себя два возможных варианта его реализации, изображена на рисунке 3.7.
Первый вариант, описанный в предыдущем параграфе, подразумевает, что для каждого нового прогнозного периода территориальная структура фактора X (а, следовательно, и социально-экономическое расстояние между регионами - dtj, определяемое на его основе) является экзогенным параметром для системы. Переход к периоду t + 1 осуществляется в результате подстановки перспективных региональных объемов (или структуры) фактора X, оценка которых была найдена в рамках другой модели и получена в виде ее «выходного» параметра.
Другой вариант прогноза, предлагаемый в рамках проводимого исследования, предполагает в процессе прогноза определение пространственной структуры фактора X с учетом влияния на нее региональной структуры занятости, сложившейся в этом же периоде (X (t)) (элемент 4 на рисунке 3.7). Последнее требует численной оценки влияния региональной структуры занятости на фактор X на ретроспективном периоде. Известные территориальные параметры X (t) позволяют рассчитать матрицу социально-экономических расстояний между регионами в периоде t, которые теперь определяются внутри модели. Это в свою очередь дает возможность оценить параметры межрегионального движения занятого населения plf(t + 1) с помощью имеющихся функций регрессий (апостроф над коэффициентом р обозначает, что ее оценка получена с учетом влияния фактора движения занятого населения в предыдущем периоде на пространственную структуру фактора X). Последним этапом в рамках одного цикла является нахождение с помощью матрицы p\f(t+1) прогнозного вектора объемов региональной структуры занятости - E(t+1). Число циклов в модели определяется количеством прогнозных периодов.
Реализуем предлагаемый механизм прогнозирования численности и территориальной структуры занятого населения с учетом его влияния в текущем периоде на объемы и пространственную структуру ВРП - Y (t). В качестве базы для прогноза структуры движения занятого населения p\E(t+1) будут использованы имеющиеся функции регрессии. Для целей данного исследования, во всех регрессиях фактор расстояния был учтен с лагом в один год; динамика интенсивностей движения по внешним по отношению к системе направлениям по-прежнему определяется с помощью трендов. Интервал прогнозирования зададим до 2015 г. включительно.
Моделирование текущего объема ВРП через оценки занятости (элемент 4 на рисунке 3.7) может быть осуществлено на основе производственных функций. Широко применяемая функция Кобба-Дугласа вида Y = aKaLp, а 0 , р 0 , где Y - валовый выпуск; К - затраты капитала; L - затраты труда, для определения перспективного валового выпуска требует знаний о прогнозном значении параметра К. Наличие его экзогенной оценки в региональном разрезе и прогнозной оценки L (определяемой эндогенно в рамках модели через параметр E(t)) позволяет определить искомый параметр Y (t).
В качестве основы для проводимого исследования была выбрана производственная функция вида у = Y/F х Е , где Y/ - производительность труда.
Анализ полученных результатов на уровне федеральных округов выявил, что, несмотря на расхождения в абсолютных значениях элементов векторов Y(t) и Y (t), их структура на прогнозном периоде практически идентична. В таблице 3.14 приведены доли округов в суммарном ВРП как для экзогенного прогноза Y(t), так и рассчитываемого в рамках модели Y (t) с учетом влияния фактора движения занятого населения. Различия как в динамике двух структур, так и между ними в рамках каждого прогнозного периода достаточно малы. Не приходится говорить о смене рангов между округами в структуре ВРП, что свидетельствует об устойчивости во времени позиций каждого округа. Именно это обстоятельство, определяет тот факт, что структура занятого населения по регионам E(t +1) и E(t +1) совпадает в каждом прогнозном году (2013-2015 гг.).
