Моделирование и прогнозирование влияния развития социальной инфраструктуры на межрегиональную миграцию в России

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.

1. Климова Н.И., Алтуфьева Т.Ю., Иванов П.А., Красносельская Д.Х., Шмакова М.В., Сахапова Г.Р., Тютюнникова Т.И. Финансовое управление территориями на различных стадиях их жизненного цикла. Уфа: ИСЭИ УФИЦ РАН; 2019. 176 с.

2. Фещенко В.В. Мобильность как вектор развития экономики будущего. Экономика. Социология. Право. 2019;1(13):54–58. URL: http://proft-brgu.ru/wp-content/numbers/2019-N1/2019-N1-08.pdf (дата обращения: 05.12.2021).

3. Страшнова Ю.Г., Макарова И.Е. Социально-демографические аспекты формирования социальной инфраструктуры города Москвы. Строительство: наука и образование. 2018;8(1(27)):55–74. https://doi.org/10.22227/2305-5502.2018.1.5

4. Низамутдинов М.М., Атнабаева А.Р., Ахметзянова М.И. Исследование процессов межрегиональной миграции на основе имитационного моделирования. Известия Уфимского научного центра РАН. 2020;(3):93–99. URL: http://sciencerb.ru/vyp/3_2020/93-99.pdf (дата обращения: 05.12.2021).

5. Губанова Е.В., Гришковская Ю.Н. Инвестиции в человеческий капитал как ключевой фактор развития региона. Калужский экономический вестник. 2019;(2):66–71. URL: http://www.fa.ru/fl/kaluga/science/Documents/Научные мероприятия 2019 год/Калуж.эконом.вестник_2_2019.pdf (дата обращения: 05.12.2021).

6. Амирова Э.Ф. Тренды рынка труда в условиях цифровой экономики. Региональные проблемы преобразования экономики: интеграционные процессы и механизмы формирования и социально-экономическая политика региона. Материалы IX Международной научно-практической конференции. Махачкала: ИСЭИ ДНЦ РАН; 2018. C. 504–506.

7. Ахметов Т.Р. Эволюция разноуровневых экономических систем под влиянием глобализации мировой экономики и процессов ее цифровизации. Известия Уфимского научного центра РАН. 2020;(3):82–87. URL: http://sciencerb.ru/vyp/3_2020/82-87.pdf (дата обращения: 05.12.2021).

8. Буньковский Д.В. Легальное и нелегальное предпринимательство в современных условиях. Иркутск: Восточно-Сибирский институт МВД РФ; 2019. 173 с.

9. Atkociuniene V., Kiausiene I. Scenarios of development of rural social infrastructure: the case of Lithuania. Transformations in Business and Economics. 2017;3(42):73–88.

10. Kumari A., Sharma A.K. Physical & social infrastructure in India & its relationship with economic development. World Development Perspectives. 2017;(5):30–33. https://doi.org/10.1016/j.wdp.2017.02.005

11. Сулоева С.Б., Ростова О.В. Система сбалансированных показателей и ее информационная поддержка. Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2012;2-1(144):44–50.

12. Кривошлыков В.С., Жахов Н.В., Фомичева Л.М. Экономика и управление межрегиональной дифференциацией с позиций экономической безопасности. Вестник КРСУ. 2017;(2):27–30. URL: http://vestnik.krsu.edu.kg/archive/12/1061 (дата обращения: 05.12.2021).

13. Красносельская Д.Х. Соотношение норм накопления физического и человеческого капитала: теоретические подходы и апробация модели. Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2013;(4):92–96. URL: http://intellekt-izdanie.osu.ru/arch/2013_4.pdf (дата обращения: 05.12.2021).

14. Садыков Р.М., Мигунова Ю.В., Гаврикова А.В., Ишмуратова Д.Ф. Ключевые аспекты социального развития региона в условиях экономической нестабильности. Региональная экономика: теория и практика. 2017;10(445):1906–1919. https://doi.org/10.24891/re.15.10.1906

15. Tyutin D., Emelyanova E., Lesina T., Kharchikova N., Maslennikova N., Aygumov T. Economics and democracy: the problems of democratic maturity of local communities in the context of regional spatial disbalances. Amazonia Investiga. 2019;8(21):551–557.

16. Мартышенко С.Н. Концептуальные модели управления качеством жизни. Аналитический обзор. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2014;2(38):80–92. URL: https://amazoniainvestiga.info/index.php/amazonia/article/view/135 (дата обращения: 05.12.2021).

17. Alvarez M., Moreno A., Mataix C. The analytic hierarchy process to support decision-making processes in infrastructure projects with social impact. Total Quality Management and Business Excellence. 2012;(24(5-6)):1–11. https://doi.org/10.1080/14783363.2012.669561

18. Низамутдинов М.М., Орешников В.В. Разработка комплекса эконометрических моделей влияния социальной инфраструктуры на параметры демографического развития регионов России. Регион: экономика и социология. 2020;4(108):78–99. https://doi.org/10.15372/REG20200404

19. Аитова Ю.С., Орешников В.В. Взаимосвязь уровня развития и финансирования социальной инфраструктуры в Российской Федерации. Вестник НГИЭИ. 2020;11 (114):160–174. https://doi.org/10.24411/2227-9407-2020-10114

20. Суслов С.А., Завиваев Н.С., Генералов И.Г., Черемухин А.Д. Роль информационных технологий в повышении конкурентоспособности региональных рынков. Дискуссия. 2015;8(60):45–49. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-informatsionnyhtehnologiy-v-povyshenii-konkurentosposobnostiregionalnyh-rynkov/viewer (дата обращения: 05.12.2021).

21. Bulatova E.I., Amirova E.F. Financial impact of digital technologies as a promising element of import substitution. International Journal of Financial Research. 2020;11(5):392–398. https://doi.org/10.5430/ijfr.v11n5p392