Автореферат (1138212), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Это самаягибкая спецификация модели.Оценки непараметрической модели для 1995-2010 годов выглядят так:a)Все регионы (78)b)Без Москвы и Санкт-ПетербургаРисунок 1. Результаты полупараметрической модели. Логарифм миграции как функция отлогарифма реального среднедушевого дохода в рублях 2010 года. Источник: Guriev,Vakulenko, 2012.Видно, что действительно, связь между миграционным потоком исреднедушевым доходом нелинейная и есть точка насыщения.

Оценив три20охарактеризованные выше модели, мы получили следующие оценки дляпороговых значений:Таблица 1. Оценки пороговых значений для взаимосвязи между логарифмамисреднедушевого дохода и логарифмом миграции.№Модель1С квадратамисреднедушевого дохода23Пик(в логарифмахмесячногореальногодохода)95%доверительныйинтервалВ рублях 2010года за месяц9.2(8.7, 10.0)9897Со структурным сдвигом9.0(8.9, 9.0)8103Полупараметрическая8.8(8.6, 9.1)6634Источник: Guriev, Vakulenko, 2012.Исходя из таблицы 1, пороговое значение логарифма среднедушевогодохода на уровне 9 или 8103 рубля в ценах 2010 года входит во вседоверительные интервалы.

Для этой точки получаем, что в 1995 году 90%регионов находилось в ловушках бедности, в 2000 году 84%, в 2005 — 27%, а в2010 году — 1%, а точнее только один регион – Калмыкия. Другими словами,количество регионов, находящихся в ловушках бедности, значительноснизилось в 2000-х годах.Эти три типа моделей также простроены отдельно для 1995-2000, 200005, 2005-10 годов, а также для пар регионов, находящихся на разныхрасстояниях. Для периода 2005-2010 связь между миграцией и доходами врегионе выбытия – отрицательная, что говорит об отсутствии ловушекбедности. Для пар регионов, находящихся на расстояниях до 500 км никакихловушек бедности нет.В третьей главе «Моделирование миграционных потоков на уровнемуниципальных образований и городов» рассматриваются модели чистыхмиграционных потоков для городов Центрального и Сибирского федеральныхокругов, а также для муниципальных образований трех выбранных регионов:Чувашской республики, Пермского и Алтайского краев.

Выделяются основные21детерминантымиграции, проверяется существование проблем ловушекбедности. В параграфе 3.1 рассматривается методология моделированиямиграции на уровне муниципальных образований и городов, для которыхдоступны данные только о чистых миграционных потоках. Поэтому строятсямодели на панельных данных вида:M i ,t    k X k ,i ,t 1   t  ui   i ,t(4)kKгде M i ,t— коэффициент миграционного прироста в городе илимуниципальном образовании i в году t (т.е. количество прибывших мигрантовв город за вычетом выбывших из данного города на 10 тыс. населения) 5; X k ,i ,t 1—объясняющиепеременные,отражающиехарактеристикигорода/муниципального образования i в год t  1 (показатели рынка труда,жилья и др.),  t —временной эффект, учитываемый с помощью наборафиктивных переменных для разных лет, ui — индивидуальный фиксированныйэффект города/муниципального образования i ,  i ,t — случайная составляющая.В параграфе 3.2 анализируются модели миграции, полученные для 307городов Центрального и 127 городов Сибирского федеральных округов 2004–2008 годов.

Выбранные модели миграции для городов ЦФО и СФОоказываются разными. Если для ЦФО адекватными являются модели длягородов с положительными коэффициентами прироста, то для городов СФО,наоборот, с отрицательным. Для ЦФО существуют различия в наборе факторови значениях коэффициентов между моделями городов с разной численностьюнаселения, для СФО таких различий не было выявлено. Заработная плата6положительно влияет на приток мигрантов в города ЦФО и на отток мигрантовиз городов СФО. Этот результат говорит о наличии ловушек бедности длягородов СФО.

Средняя заработная плата является самым важным фактором5Здесь включалась как внутренняя, так и внешняя миграция населения.6В модели для городов и муниципальных образований включались показатели заработных плат, т.к.информации о среднедушевых до хо дах на данных такого уровня нет.22миграции для городов ЦФО. Уровень зарегистрированной безработицыотрицательно связан с миграцией в СФО. В тех городах, где уровеньзарегистрированной безработицы выше, коэффициент миграции меньше.Доступность жилья влияет на коэффициент миграционного прироста толькодля крупных городов ЦФО, если не рассматривать Москву и Московскуюобласть. Этот фактор является барьером миграции. В тех городах, где жильеменее доступное, коэффициент миграции меньше.В параграфе 3.3 анализируются результаты для Алтайского края (67районов и городов), для Пермского края (47 единиц такого же уровня), а дляЧувашской Республики — 24 района за период с 2003 по 2008 год.

Наосновании построенных моделей выявлено наличие ловушек бедности дляАлтайскогоиПермскогокраев.Однакоеслирассмотретьтольковнутрикраевую миграцию в Алтайском крае, то подобного эффекта ненаблюдается. Это согласуется с результатами о связи ловушек бедности срасстояниями между регионами. Также эффект ловушек бедности не былнайден для Чувашской Республики. Что касается характеристик рынка жилья,то для моделей коэффициентов миграции районов Алтайского края иЧувашской республики значимой оказалась переменная «ввод домов». Чембольше вводится домов в городах и районах, тем больше коэффициентмиграционного прироста.В четвертой главе «Миграция и конвергенция» изучается динамикамежрегиональных различий в Российской Федерации по заработным платам,уровням безработицы и среднедушевых доходов в 1995–2010 годах. Впараграфе 4.1 показано, что процессы сигма-конвергенции не наблюдались в90-е годы, а начались с 2000 года для среднедушевых доходов и с 2001 года длязаработных плат7.

По уровням безработицы ситуация не столь ясная, но можносказать, что с 2005 года межрегиональная дифференциация и по уровням7Сигма-конвергенция изучалась на основании динамики взвешенных по населению стандар тны хотклонений логарифмов региональных реальных показателей и динамики индексов Джини.23безработицы стала снижаться. Однако основная цель главы — исследованиевзаимодействия миграции и показателей рынка труда.

В параграфе 4.2.оценивается модель условной бета-конвергенции на панельных данных спространственными эффектами, которая выглядит так:ln  yi ,t   i   t  1    ln  yi ,t 1    i , j ln  y j ,t    Migri ,t 1 + j X j ,i ,t   i ,t (5)JJj 1j 1где yi ,t — это реальная заработная плата, или среднедушевые доходы, илиуровень безработицы для региона i в году t . X j ,i ,t — это набор объясняющихпеременных, j — это индекс фактора, i — индекс региона, t — индекс года.

Вуравнения заработной платы и уровня безработицы включены демографическиеиндикаторы: темп роста населения, доля населения моложе 18 лет и старшепенсионного возраста, численность студентов на душу населения в регионе,коэффициент младенческой смертности, как прокси переменная уровняразвития региона. Для подвыборки 2005-2010 годов мы также включали вмодель секторальную структуру экономики.

В модель для доходов входят всете же факторы, а также трансферты из федерального бюджетана душунаселения и инвестиции в основной капитал на душу населения. Коэффициент показывает сходимость. Если   0 , то есть условная бета-конвергенция.СуммаJj 1i, jln  y j ,t представляет собой средневзвешенную зависимуюпеременную по всем регионам с весами i , j . В качестве весов взятастандартизированная матрица обратных расстояний между регионами. Дляоценивания модели (5) использовался обобщенный метод моментов для системуравнений (работы Arellano M., Blundell R., Bond S.).

Эффект миграцииизмерялся разными способами: отдельно и совместно рассчитывалиськоэффициентыдлявнутренней имеждународной миграции. Такжерассмотрены отдельно эффекты притока и оттока мигрантов в регион. Дляучета эндогенности миграции, переменные миграции включались с лагом.24Анализ результатов оценивания модели (5) представлен в параграфе 4.3.Получена значимая положительная пространственная корреляция для уровнейбезработицы и заработных плат.

Это объясняется пространственнымивзаимосвязями рынков труда близких регионов. Для среднедушевых доходовпространственных эффектов не найдено.Отток мигрантов из регионов приводит к увеличению заработных плат исреднедушевых доходов в нем. Если учесть, что мигранты движутся из менееблагополучных регионов в более благополучные, то миграционный оттокприводит к выравниванию заработных плат и среднедушевых доходов.

Такимобразом, результаты согласуются с неоклассической теорией. В моделях дляуровней безработицы миграционные потоки оказались незначимы. Однако,влияние миграции на заработные платы и доходы в краткосрочном периоденевелико. В параграфе 4.4 сравнивается динамика индексов Джининаблюдаемыхзначенийзарплат,среднедушевыхдоходовиуровнейбезработицы со значениями индексов для этих показателей при условиинулевой внутренней миграции (использованы симулированные данные наосновании оценок модели (5)). Получено,что различия в индексахнесущественные, т.е.

Характеристики

Список файлов диссертации