创建人口迁移活动与区域经济发展相互作用模型的方法和工具

制裁限制的实施、国际关系的收缩导致对外贸易额大幅下降、以及世界各国在技术与金 融领域相互作用的强度等因素继续对俄罗斯联邦的经济发展产生重大影响。在改善战略规划机 制总体问题框架内，一个紧迫的任务是提高使用现有的方法和工具评估和预测俄罗斯联邦不同地区投资吸引力水平的能力，弄清地区社会经济发展与人口迁移过程动态之间的相互关系。解 决这一问题的有效工具是开发和应用不同类型的经济数学模型，以识别影响人口迁移活动的关 键因素，进行情景预测，以评估国家各种监管措施对中长期地区社会经济发展动态的影响。作 为本研究的一部分，对用于多层次地区系统经济和人口发展模拟建模的最知名方法和工具进行 了比较评估。这项分析使我们能够在解决评估人口迁移活动与地区经济发展的相互影响这一问 题框架内，找出实际应用这些方法和工具的可能性和局限性。根据评估结果，我们制定了开发 适当模型工具的基本原则和要求。在综合运用模拟方法、模糊逻辑、参数分析以及现代地理信 息技术的基础上，研究人口迁移活动与地区经济发展相互影响的方法得到了证实。这些方法的 综合使用将确保地区间人口迁移监管机制的建立，并使制定措施以确保俄罗斯联邦各地区经济 长期可持续发展成为可能。

1. Кудаева 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.pdf

2. Алешковский 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.2019.6.66.11

3. Яковлева Е.Б. История и теории миграционных процессов. Теория и практика общественного развития. 2017;(3):1–5. https://doi.org/10.24158/tipor.2017.3.2

4. Корепина Т.А. Сравнительный анализ подходов к моделированию миграции. Вопросы территориального развития. 2017;(1(36)):1–6.

5. Converse P.D. New laws of retail gravitation. Journal of Marketing. 1949;14(3):379–384. https://doi.org/10.1177/002224295001400303

6. Reilly 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=19

7. Zipf 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/2up

8. Андриенко 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.

9. Вакуленко Е.С., Мкртчян Н.В., Фурманов К.К. Моделирование регистрируемых миграционных потоков между регионами Российской Федерации. Прикладная эконометрика. 2011;(1(21)):35–55.

10. 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/10.33396/1728-0869-2016-6-39-46

11. Ингхларт Р.Ф., Понарин Э.Д., Равлик М.В. Регрессионные модели в оценке факторов международной миграции. Социологические исследования. 2014;(11(367)):22–31.

12. 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/S0869587316030075

13. Гафарова Е.А. Имитационные модели комплексного регионального развития. Управление большими системами. 2013;(45):206–221.

14. Васильева М.В. Роль экономико-математических методов и моделей в управлении экономическими объектами и процессами. Экономические и гуманитарные науки. 2012;(5(244)):95–100.

15. 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.

16. 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-2021-11-4-55-70

17. Терехов В.И., Жуков Р.В. Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017;(2):31–36.

18. Курников Д.С., Петров С.А. Использование нейронных сетей в экономике. Juvenis Scientia. 2015;4(1(234)):21–25.

19. 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/h0052803

20. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода. Федерализм. 2014;(4(76)):37–46.

21. 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.98.2.246

22. Diaz 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.pdf

23. Corrado 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.2008.06.008

24. Golz 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.v33i01.3301549

25. Некрасова Е.В. Оптимизация внутренней миграции как механизм решения проблем моногородов Свердловской области. Экономика региона. 2012;(2):315–320.

26. 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/10.1080/04353684.1976.11879414

27. Кованова Е.С., Эльдяева Н.А. Оценка и анализ межрегиональной трудовой миграции населения региона. Вестник Московского финансово-юридического университета. 2018;(1):171–181.

28. 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.

29. Россошанская (Чекмарева) Е.А. Агенториентированные модели в муниципальном управлении. Проблемы развития территории. 2017;(6(92)):121–135. URL: http://pdt.vscc.ac.ru/article/2410

30. Макаров 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/S042473880004044-7

31. Горохов 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.

32. Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование движения факторов производства. Искусственные общества. 2018;13(4):1–11. https://doi.org/10.18254/S0000135-7-1

33. Лычкина 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.pdf

34. Wolf 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