Низамутдинов Марсель Малихович – канд. техн. наук, доцент
450054, Уфа, просп. Октября, д. 71, Республика Башкортостан, Российская Федерация
Marsel’ M. Nizamutdinov – PhD (Eng.), Associate Professor
71 Oktyabrya Ave., Ufa 450054, Russian Federation
Орешников Владимир Владимирович – канд. экон. наук
450054, Уфа, просп. Октября, д. 71, Республика Башкортостан, Российская Федерация
Vladimir V. Oreshnikov – PhD (Econ.)
71 Oktyabrya Ave., Ufa 450054, Russian Federation
Демографическое развитие России и ее регионов на сегодняшний день является одним из важнейших факторов экономического роста страны и ключевым приоритетом системы государственного управления. Несмотря на это, вопросы межрегиональной миграции не находят должного отражения в документах стратегического планирования ни на федеральном, ни на региональном уровне. Основной прирост за счет миграции приходится на города федерального значения, столичные области, центральную часть России. При этом в 2019 г. миграционная убыль наблюдалась в 47 субъектах Российской Федерации. Во многих регионах она сочетается с естественной убылью населения, что еще более усугубляет ситуацию. Формирующийся замкнутый контур (снижение привлекательности территории – миграционный отток – ухудшение социально-экономической ситуации – снижение привлекательности территории) приводит к усилению противоречий. Многообразие факторов, определяющих направление и динамику миграционных потоков, требует всестороннего изучения данных процессов. Анализ этих процессов показал, что значимое место в данном вопросе занимает уровень развития социальной инфраструктуры территории. В связи с этим именно это направление рассматривается в качестве основного. Для проведения количественной оценки сформирован комплекс показателей по таким группам, как здравоохранение, образование, жилищно-коммунальные условия, культурно-досуговая сфера, а также торговля и предоставление услуг населению, которые после предварительной обработки были последовательно объединены в интегральные по направлениям, а в дальнейшем – в единый интегральный показатель уровня развития социальной инфраструктуры. Было целесообразным выделить пять групп регионов по степени реализации их потенциала и рассматривать принадлежность субъекта федерации к той или иной группе в качестве дополнительного фактора. При этом для определения весовых характеристик были использованы коэффициенты корреляции с уровнем миграционного прироста, что позволяет говорить о том, что полученное значение уровня развитости социальной инфраструктуры региона носит не общий характер, а отражает специфику региона. Таким образом, было получено регрессионное уравнение, описывающее взаимосвязь между изучаемыми параметрами. Дисперсионный анализ показал возможность его практического применения. На основе данной модели сформирован сценарный прогноз развития социальной инфраструктуры России и ее регионов.
At present demographic development of Russia and its regions is one of the most important factors of the country’s economic growth and also is key priority of the state government system. In spite of that, the issues of interregional migration are poorly represented in the strategic planning documents both at the federal and regional level. The major migration-induced population growth can be observed in the federal cities, capital areas and central part of Russia. At the same time in 2019 there was migration loss in 47 subjects of the Russian Federation. In many regions it is combined with the natural population loss aggravating the situation. The emerging closed loop (decreasing attractiveness of the area – migration loss – deteriorating social and economic situation – decreasing attractiveness of the area) results in increasing contradictions. Variety of factors determining the direction and the dynamics of migration flows requires a comprehensive study of these processes. The analysis conducted revealed that the level of development of the territory’s infrastructure is of great significance in this matter. Therefore, this direction is considered to be the main one. For quantification the authors established a complex of individual indicators which were preprocessed and consistently merged into directional integral and later into a single integral indicator of the level of social infrastructure development. Moreover, it is advisable to define five groups of regions according to the degree of their potential’s realization and to consider the affiliation of the subject of the federation to a particular group as an additional factor. Thus, the authors obtained the regression equation which describes the interrelation between the parameters under study. ANOVA revealed the opportunity of its practical application. Based on this model, a scenario forecast for the development of social infrastructure in Russia and its regions has been formed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.