economypromЭкономика промышленности / Russian Journal of Industrial EconomicsRussian Journal of Industrial Economics2072-16332413-662XMISIS10.17073/2072-1633-2022-3-367-379economyprom-1067Research ArticleУправление трудовыми ресурсамиHuman resources managementПодходы и инструментальные средства моделирования взаимовлияния миграционной активности населения и экономического развития территорийModeling approaches and tools of the mutual influence of the migration activity of the population and economic development of the territorieshttps://orcid.org/0000-0001-5643-1393НизамутдиновМ. М.NizamutdinovM. M.

Низамутдинов Марсель Малихович – канд. техн. наук, доцент

450054, Уфа, просп. Октября, д. 71

Marsel M. Nizamutdinov – PhD (Eng.), Associate Professor

71 October Ave., Ufa 450054

marsel_n@mail.ruАхметзяноваМ. И.AkhmetzyanovaM. I.

Ахметзянова Миляуша Ильгамовна – младший науч. сотрудник сектора экономико-математического моделирования

450054, Уфа, просп. Октября, д. 71

Milyausha I. Akhmetzyanova – Junior Researcher of Economic and Mathematical Modelling Sector

71 October Ave., Ufa 450054

ms.milyash1997@mail.ruАитоваЮ. С.AitovaYu. S.

Аитова Юлия Сергеевна – младший науч. сотрудник сектора экономико-математического моделирования

450054, Уфа, просп. Октября, д. 71

Yulia S. Aitova – Junior Researcher of Economic and Mathematical Modelling Sector

71 October Ave., Ufa 450054

yushaaitova@gmail.comИнститут социально-экономических исследований – обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наукРоссияInstitute of Social and Economic Studies – Separate Structural Division of the Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202209102022153367379Copyright © Низамутдинов М.М., Ахметзянова М.И., Аитова Ю.С., 20222022Низамутдинов М.М., Ахметзянова М.И., Аитова Ю.С.Nizamutdinov M.M., Akhmetzyanova M.I., Aitova Y.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ecoprom.misis.ru/jour/article/view/1067

Введение санкционных ограничений, свертывание международных отношений, приведшее к существенному снижению объемов внешнеторгового оборота и интенсивности взаимодействия стран мира в технологической и финансовой сфере, продолжают оказывать существенное влияние на экономическое развитие Российской Федерации. Одной из актуальных задач в рамках общей проблематики совершенствования механизмов стратегического планирования является расширение возможностей применения существующих методических и инструментальных средств для определения взаимосвязанности уровня экономического развития территориальных образований и миграционных процессов, в том числе с точки зрения последующего формирования прогнозных сценариев изменения миграционной привлекательности субъектов Российской Федерации. Эффективным инструментом решения этой задачи является разработка и применение различного класса экономико-математических моделей, позволяющих выявлять ключевые факторы, воздействующие на миграционную активность населения, проводить сценарное прогнозирование для оценки влияния различных мер государственного регулирования на динамику социально-экономического развития территорий в средне-и долгосрочной перспективе.

В рамках настоящего исследования проведен сравнительный анализ подходов и инструментальных средств, используемых для имитационного моделирования экономико-демографического развития разноуровневых территориальных систем. Проведенный анализ позволил выявить возможности и ограничения их практического применения в рамках задачи оценки взаимовлияния миграционной активности населения и экономического развития территорий. С учетом результатов оценки сформулированы основные принципы и требования к разработке соответствующего модельного инструментария. Обоснован подход к исследованию взаимовлияния миграционной активности населения и экономического развития региона, основанный на комплексном использовании методов имитационного моделирования, нечеткой логики, параметрического анализа, а также современных геоинформационных технологий. Комплексное применение этих методов обеспечит выработку механизмов регулирования межрегиональной миграции и позволит сформировать меры для обеспечения устойчивого развития экономики регионов Российской Федерации в долгосрочной перспективе.

Introduction of sanctions restrictions, curtailment of international relations that caused significant reduction of volume of foreign trade turnover and the intensity of interaction between the world countries in technological and financial area, is continuing to have a significant impact on the economic development of the Russian Federation. One of the topical tasks within the general issues of improving strategic planning mechanisms is extending the opportunities for application of the existing methods and tools for identifying the degree of interrelationship between the economic development of the territorial entities and dynamics of the migration process including the perspective of the further creation of forecast scenarios for changes in the migration attractiveness of the entities of the Russian Federation. An effective tool for solving this problem is development and implementation of various economic and mathematical models that provide the opportunity for identifying the key factors affecting the migration activity of the population, carrying out scenario forecasting to evaluate the effect of various measures of government regulation on the dynamics of social and economic development of the territories in the medium- and long-term perspectives. The study in hand involves comparative assessment of well-known approaches and tools used for imitative modelling of economic and demographic development of territorial systems with different level. The authors have conducted the analysis that made it possible to reveal the opportunities and the limits of their practical implementation within the task of evaluating the mutual influence of the migration activity of the population and economic development of the territories. Taking into account the results of assessment, the authors formulate basic principles and requirements for establishing an appropriate set of modelling tools. They justify the approach to studying the mutual influence of the migration activity of the population and economic development of the region based on the complex application of imitation modelling methods, indistinct logic, parameter analysis as well as geographical information technologies. Complex application of these methods will provide for the development of mechanisms of regulating interregional migration and allow establishing the measures for ensuring sustainable development of the economics of the regions of the Russian Federation in the long-term perspective.

территориальные системыэкономическое развитиенаселениемиграционная активностьтеоретические подходыинструментальные средствасопоставительная оценкаимитационное моделированиеterritorial systemseconomic developmentpopulationmigration activitytheoretical approachestoolscomparative assessmentimitation modelsБлагодарности: Исследование выполнено в рамках государственного задания УФИЦ РАН № 075-03-2022-001 от 14.01.2022.The study was carried out within the framework of the state order of the Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences № 075-03-2022-001, dated January 14, 2022.ReferencesКудаева М., Редозубов И. Влияние миграционных потоков на экономическую активность и рынок труда России в целом и региональном аспекте. Серия докладов об экономических исследованиях / Центральный банк РФ. Декабрь, 2021. 45 с. https://cbr.ru/StaticHtml/File/131869/wp_khab_dec.pdfKudaeva M., Redozubov I. The influence of migration flows on economic activity and the labor market in Russia in general and in the regional aspect. A series of reports on economic research. RF Central Bank. December, 2021. 45 p. (In Russ.). https://cbr.ru/StaticHtml/File/131869/wp_khab_dec.pdfАлешковский И.А., Гребенюк А.А., Кравец В.А., Максимова А.С. Иностранные мигранты на российском рынке труда: оценка общей численности и вклада в ВВП России. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019;12(6):197–208. https://doi.org/10.15838/esc.2019.6.66.11Aleshkovskii I.A., Grebenyuk A.A., Kravets V.A., Maksimova A.S. Foreign migrants in the Russian labour market: the estimate of their overall number and their contribution to Russia’s GDP. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2019;12(6):197–208. https://doi.org/10.15838/esc.2019.6.66.11Яковлева Е.Б. История и теории миграционных процессов. Теория и практика общественного развития. 2017;(3):1–5. https://doi.org/10.24158/tipor.2017.3.2Yakovleva E.B. History and theories of migration processes. Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya. 2017;(3):1–5. (In Russ.). https://doi.org/10.24158/tipor.2017.3.2Корепина Т.А. Сравнительный анализ подходов к моделированию миграции. Вопросы территориального развития. 2017;(1(36)):1–6.Korepina T.A. Comparative analysis of approaches to migration simulation. Voprosy territorial’nogo razvitiya. 2017;(1(36)):1–6. (In Russ.)Converse P.D. New laws of retail gravitation. Journal of Marketing. 1949;14(3):379–384. https://doi.org/10.1177/002224295001400303Converse P.D. New laws of retail gravitation. Journal of Marketing. 1949;14(3):379–384. https://doi.org/10.1177/002224295001400303Reilly W.J. The law of retail gravitation. NY: Knickerbocker; 1931. 75 p. URL: https://babel.hathitrust.org/cgi/pt?id=uc1.$b50138&view=1up&seq=19Reilly W.J. The law of retail gravitation. NY: Knickerbocker; 1931. 75 p. https://babel.hathitrust.org/cgi/pt?id=uc1.$b50138&view=1up&seq=19Zipf G.K. Human behavior and the principle of least effort. Cambridge, (Mass.): Addison-Wesley Press; 1949. 573 p. URL: https://archive.org/details/in.ernet.dli.2015.90211/page/n17/mode/2upZipf G.K. Human behavior and the principle of least effort. Cambridge, (Mass.): Addison-Wesley Press; 1949. 573 p. URL: https://archive.org/details/in.ernet.dli.2015.90211/page/n17/mode/2upАндриенко Ю., Гуриев С. Разработка прикладной модели внутренних и внешних миграционных потоков населения для регионов Российской Федерации. Отчет по проекту в рамках Программы поддержки независимых экономических аналитических центров МОНФ ЦЭФИР. М.; 2006. 52 с.Andrienko Yu., Guriev S. Development of an applied model of internal and external migration flows of the population for the regions of the Russian Federation.Report on the project under the independent economic think tanks support program. Moscow: MONF: TsEFIR; 2006. 52 p. (In Russ.)Вакуленко Е.С., Мкртчян Н.В., Фурманов К.К. Моделирование регистрируемых миграционных потоков между регионами Российской Федерации. Прикладная эконометрика. 2011;(1(21)):35–55.Vakulenko E.S., Mkrtchyan N.V., Furmanov K.K. Modeling registered migration flows between regions of the Russian Federation. Applied Econometrics. 2011;(1(21)):35–55. (In Russ.)Буркин М.М., Молчанова Е.В., Кручек М.М. Интегральная оценка влияния социально-экономических, экологических факторов на региональные демографические процессы. Экология человека. 2016;(6):39–46. https://doi.org/10.33396/1728-0869-2016-6-39-46Burkin M.M., Molchanova E.V., Kruchek M.M. Integral criterion of the influence of social, economic and environmental factors on the regional demographic processes. Ekologiya cheloveka. 2016;(6):39–46. (In Russ.). https://doi.org/10.33396/1728-0869-2016-6-39-46Ингхларт Р.Ф., Понарин Э.Д., Равлик М.В. Регрессионные модели в оценке факторов международной миграции. Социологические исследования. 2014;(11(367)):22–31.Ingkhlart R.F., Ponarin E.D., Ravlik M.V. Regression models in evaluation of international migration. Sotsiologicheskie issledovaniya. 2014;(11(367)):22–31. (In Russ.)Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Васенин В.А., Борисов В.А., Роганов В.А. Агент-ориентированные модели: мировой опыт и технические возможности реализации на суперкомпьютерах. Вестник Российской академии наук. 2016;86(3):252–262. https://doi.org/10.7868/S0869587316030075Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Vasenin V.A., Borisov V.A., Roganov V.A. Supercomputer technologies in social sciences: agent-oriented demographic models. Vestnik Rossiiskoi akademii nauk. 2016;86(3):252–262. (In Russ.). https://doi.org/10.7868/S0869587316030075Гафарова Е.А. Имитационные модели комплексного регионального развития. Управление большими системами. 2013;(45):206–221.Gafarova E.A. Simulation models of integrated regional development. Upravlenie bol’shimi sstemami. 2013;(45):206–221. (In Russ.)Васильева М.В. Роль экономико-математических методов и моделей в управлении экономическими объектами и процессами. Экономические и гуманитарные науки. 2012;(5(244)):95–100.Vasil’eva M.V. The role of economicmathematical methods and models in the management of economic entities and processes. Ekonomicheskie i gumanitarnye nauki. 2012;(5(244)):95–100. (In Russ.)Абдулова Л.Р., Низамутдинов М.М. Исследование миграционных процессов на региональном уровне и разработка прогнозной модели с использованием многофакторного анализа (на примере Республики Башкортостан). Аудит и финансовый анализ. 2015;(1):79–84.Abdulova L.R., Nizamutdinov M.M. The regional migration processes research and casting model development using multivariate analysis (on example the Republic of Bashkortostan). Audit i finansovyi analiz. 2015;(1):79–84. (In Russ.)Фаттахов Р. В., Низамутдинов М.М., Атнабаева А.Р., Ахметзянова М.И. Оценка и прогнозирование привлекательности регионов России как фактора межрегиональной миграции. Управленческие науки. 2021;11(4):55–70. https://doi.org/10.26794/2404-022X-2021-11-4-55-70Fattakhov R. V., Nizamutdinov M.M., Atnabaeva A. R., Akhmetzyanova M.I. Assessment and forecasting of the Russian regions attractiveness as a factor of interregional migration. Management Sciences. 2021;11(4):55–70. (In Russ.). https://doi.org/10.26794/2404-022X-2021-11-4-55-70Терехов В.И., Жуков Р.В. Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017;(2):31–36.Terekhov V.I., Zhukov R.V. Methods of preparing the data for processing by spiking neuron networks. Neirokomp’yutery: razrabotka, primeneniye. 2017;(2):31–36. (In Russ.)Курников Д.С., Петров С.А. Использование нейронных сетей в экономике. Juvenis Scientia. 2015;4(1(234)):21–25.Kurnikov D.S., Petrov S.A. The use of neural networks in the economy. Juvenis Scientia. 2017;(6):10–12. (In Russ.)Review of the book Human behavior and the principle of least effort (1949), by G.K. Zipf. Journal of Consulting Psychology. 1949;13(3):224. https://doi.org/10.1037/h0052803Review of the book Human behavior and the principle of least effort (1949), by G.K. Zipf. Journal of Consulting Psychology. 1949;13(3):224. https://doi.org/10.1037/h0052803Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода. Федерализм. 2014;(4(76)):37–46.Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. Simulation of demographic processes using the agentbased approach. Federalizm. 2014;(4(76)):37–46. (In Russ.)Lebaron B., Tesfatsion L. Modeling macroeconomies as open-ended dynamic systems of interacting agents. American Economic Review. 2008;98(2):246–250. https://doi.org/1010.1257/aer.98.2.246Lebaron B., Tesfatsion L. Modeling macroeconomies as open-ended dynamic systems of interacting agents. American Economic Review. 2008;98(2):246–250. https://doi.org/1010.1257/aer.98.2.246Diaz B.A. Agent-based models on social interaction and demographic behaviour. Diss. PhD. Vienna: Vienna Univ. of Technol.; 2010. 93 p. URL: https://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_184665.pdfDiaz B.A. Agent-based models on social interaction and demographic behaviour. Diss. PhD. Vienna: Vienna Univ. of Technol.; 2010. 93 p. URL: https://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_184665.pdfCorrado Di M., Stryszowski P. Migration, human capital accumulation and economic development. Journal of Development Economics. 2009;90(2):306–313. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2008.06.008Corrado Di M., Stryszowski P. Migration, human capital accumulation and economic development. Journal of Development Economics. 2009;90(2):306–313. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2008.06.008Golz P., Procaccia A.D. Migration as submodular optimization. In: Proc. of the AAAI Conf. on Artificial Intelligence. 2019;33:549–556. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301549Golz P., Procaccia A.D. Migration as submodular optimization. In: Proc. of the AAAI Conf. on Artificial Intelligence. 2019;33:549–556. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301549Некрасова Е.В. Оптимизация внутренней миграции как механизм решения проблем моногородов Свердловской области. Экономика региона. 2012;(2):315–320.Nekrasova E.V. Optimization of internal migration as a mechanism for solving the problems of single-industry towns in the Sverdlovsk region. Economy of Regions. 2012;(2):315–320 (in Russ.)Hirst M.A. A Markovian analysis of interregional migration in Uganda. Geografiska Annaler. Series B, Human Geography.1976;58B(2):79–94. https://doi.org/10.1080/04353684.1976.11879414Hirst M.A. A Markovian analysis of interregional migration in Uganda. Geografiska Annaler. Series B, Human Geography. 1976;58B(2):79–94. https://doi.org/10.1080/04353684.1976.11879414Кованова Е.С., Эльдяева Н.А. Оценка и анализ межрегиональной трудовой миграции населения региона. Вестник Московского финансово-юридического университета. 2018;(1):171–181.Kovanova E.S., El’dyaeva N.A. Assessment and analysis of interregional labour migration of the region’s population. Vestnik Moskovskogo finansovoyuridicheskogo universiteta. 2018;(1):171–181. (In Russ.)Бутусов О.Б., Никифорова О.П., Редикульцева Н.И. Математические методы анализа миграционных процессов на основе демографических данных. Известия МГТУ «МАМИ». 2015;4(1(23)):21–25.Butusov O.B., Nikiforova O.P., Redikultseva N.I. Mathematical methods for the analysis of migration processes on basis of demographic data. Izvestiya MGTU “MAMI”. 2015;4(1(234)): 21–25. (In Russ.)Россошанская (Чекмарева) Е.А. Агенториентированные модели в муниципальном управлении. Проблемы развития территории. 2017;(6(92)):121–135. URL: http://pdt.vscc.ac.ru/article/2410Rossoshanskaya (Chekmareva) E.A. Agentbased models in municipal administration. Problemy razvitiya territorii. 2017;(6(92)):121–135. (In Russ.). URL: http://pdt.vscc.ac.ru/article/2410Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Ровенская Е.А., Стрелковский Н.В. Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского союза. Экономика и математические методы. 2019;55(1):3–15. https://doi.org/10.31857/S042473880004044-7Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Beklaryan G.L., Akopov A.S., Rovenskaya E.A., Strelkovskiy N.V. Aggregated agent-based simulation model of migration flows of the European Union countries. Ekonomika i matematicheskie metody. 2019;55(1):3–15. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S042473880004044-7Горохов А.В., Путилов В.А., Шестаков А.А. Системная динамика в управлении региональным развитием (на примере Мурманской области). В кн.: Тр. 6-й Междунар. конф. «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара: СНЦ РАН; 2004:370–375.Gorokhov A.V., Putilov V.A., Shestakov A.A. System dynamics in the management of regional development (on the example of the Murmansk region). In: Proc. 6th Int. Conf. “Complex systems: control and modeling problems”. Samara: SNTs RAN; 2004:370–375. (In Russ.)Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование движения факторов производства. Искусственные общества. 2018;13(4):1–11. https://doi.org/10.18254/S0000135-7-1Ramazanov R.R. Agent-based modeling of movement of production factors. Artificial Societies. 2018;13(4):1–11. (In Russ.). https://doi.org/10.18254/S0000135-7-1Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений. В кн.: Матер. III Междунар. конф. «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO’04. Москва, 28–30 января 2004 г. М.: ИПУ РАН; 2004:1009–1022. URL: https://publications.hse.ru/pubs/share/folder/kne7mzhzot/144082966.pdfLychkina N.N. Computer modeling of the socio-economic development of regions in decision support systems. In: Mater 3rd Int. Conf. “Identification of systems and control tasks” SicPRO’04. Moscow, January 28–30, 2004. Moscow: IPU RAN; 2004:1009–1022. (In Russ.). URL: https://publications.hse.ru/pubs/share/folder/kne7mzhzot/144082966.pdfWolf S., Fürst A., Mandel A., Lass W., Lincke D., Pablo-Martí F., Jaeger C. A multi-agent model of several economic regions. Environmental Modelling & Software. 2013;44:25–43. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.12.012Wolf S., Fürst A., Mandel A., Lass W., Lincke D., Pablo-Martí F., Jaeger C. A multi-agent model of several economic regions. Environmental Modelling & Software. 2013;44:25–43. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.12.012

The authors declare that there are no conflicts of interest present.