Диссертация (1138213), страница 23

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

Текст из файла (страница 23)

Однако миграционные потоки снижались в течениерассматриваемогопериода.Мыпредполагаем,чтоэторезультатмежрегиональной конвергенции по доходам и заработным платам. Об этомбудет подробнее сказано в 4 главе. Здесь же стоит отметить, что хотя нарегиональном уровне ловушки бедности исчезли, вполне вероятно, что ониостались на уровне муниципальных образований и городов. Проверке этогофакта посвящена следующая глава.1223. Глава 3. Моделирование миграционных потоков на уровнемуниципальных образований и городовВ данной главе тестируются те же гипотезы, что и ранее, но на менееагрегированных данных о миграции населения. В частности, проверяетсягипотеза о наличии финансовых ограничений мигрантов в России длягородов и муниципальных образований.

В предыдущей главе показано, чтопри перемещении мигрантов на разные расстояния, модели миграцииоказываются разными. Для пар регионов, находящихся на расстоянии до 500км и на расстоянии более 2000 км, модели существенно различаются. Еслирассмотреть регионы, которые являются близкими соседями и, наоборот,дальними, то можно сказать, что на близких расстояниях находятся восновном регионы из центральной России, а на дальних – пары регионовцентральной России и Сибири.

Поэтому в данной главе, чтобы проверитьгипотезу о различиях моделей миграционного поведения для такихсубъектов, рассмотрим отдельно города Центрального (ЦФО) и Сибирскогофедеральных округов (СФО).Эти округа представляют собой два диаметрально противоположныхполюса. Если ЦФО имеет положительное миграционное сальдо, то в СФО,наоборот, наблюдается отток населения. Соответственно, рассмотрим каковыфакторы миграции, действующие на привлечение мигрантов в город и,наоборот, какие вызывают отток населения.Для моделирования миграции на уровне муниципальных образованийвыбраны следующие регионы: Пермский и Алтайский края, ЧувашскаяРеспублика. В социально-экономическом плане отобранные регионыявляются достаточно типичными для России регионами по показателямуровня жизни населения, если исключить столицу и иные немногочисленныерегионы, получающие «сырьевую ренту».

С миграционной точки зрения двоеиз них характеризуются миграционным оттоком населения, один (Чувашия) –небольшим миграционным притоком за период с 2003 по 2009 год. В этот123периодвременивРоссиивцеломимеетместоположительныймиграционный прирост населения, однако, если исключить нескольконаиболее миграционно привлекательных регионов (Москву и Московскуюобласть, Краснодарский край, Санкт-Петербург и Ленинградскую область,Краснодарский край, Белгородскую, Самарскую, Нижегородскую области,Татарстан, Свердловскую область), то суммарный миграционный баланс(международная и внутренняя миграция) остальных регионов Европейскойчасти страны станет близким к нулю, а суммарный баланс населениярегионов Азиатской части страны - отрицательный из-за оттока населения назапад.3.1.

Методология моделирования миграционных потоков на уровнемуниципальных образований и городовВ данном разделе рассмотрена модель миграции, которая оцениваетсяотдельно для городов и муниципальных образований выбранных регионов.Оценивается регрессионное уравнение на панельных данных, где в качествезависимой переменной выступает коэффициент миграционного прироста, а вкачествеобъясняющихэкономическиепеременныхпоказателиберутсяразвитияразличныегородовисоциально-муниципальныхобразований42. Заметим, что подобная модель оценивалась и для регионовРоссии (Гербер, 2006).

Особенность же данной работы состоит в том, чтоздесьмоделируетсямиграцияадминистративно-территориальногонаменееделенияагрегированных(АТД).единицахЭконометрическаяспецификация модели имеет следующий вид:M i ,t    k X k ,i ,t 1   t  ui   i ,t(3.1)kKгде M i ,t - коэффициент миграционного прироста в городе i в год t (т.е.количество прибывших мигрантов в город за вычетом выбывших из данного42Не представляется возможным оценивать модель главы 2 для городов и муниципальныхобразований, поскольку нет данных о направленных миграционных потоках на менее агрегированныхединицах административно-территориального деления.124города на 10 тыс.

населения);X k ,i ,t 1– объясняющие переменные,отражающие характеристики города i в год t  1;  k – вектор оцениваемыхкоэффициентов при объясняющих переменных, постоянный во времени иодинаковый для всех городов;  t - временной эффект, учитываемый спомощью набора дамми переменных для разных лет; ui – индивидуальныйэффект города i, включающий влияние неучтенных факторов, чье влияние накоэффициент миграционного прироста в городе i постоянно во времени;  i ,t–случайнаясоставляющая,автокоррелированной(допускаетсяпредположительноявляющаясякорреляцияслучайнымимеждусоставляющими в наблюдениях, соответствующих одному городу).Заметим, что в уравнении (3.1) все объясняющие переменныевключены с лагом. Это сделано для того, чтобы решить проблемуэндогенности в модели.

Данный прием использовался также в других работах(Гуриев, Андриенко, 2006б). Проблема эндогенности возникает как результаткоррелируемости регрессоров модели со случайной ошибкой, поскольку нетолько объясняющие переменные оказывают влияние на миграцию, но имиграция также оказывает влияние на некоторые показатели, в частностихарактеристики рынка труда. Существует неопределенность причинноследственной связи.

Рассмотрим, например, уровень безработицы. Разумнопредположить, что регионы с высоким уровнем безработицы являютсямалопривлекательными для мигрантов. Люди стараются выехать из мест, гдетрудоустройство затруднено. С другой стороны, прибывшие в регионмигранты, сами пополняют ряды безработных и могут изменить уровеньбезработицы. Подобное явление проявляется с математической точки зрениякак корреляция объясняющей переменной со случайной составляющей ивызывает смещенность и несостоятельность оценок регрессии. Разделениеобъясняемой и объясняющих величин во времени помогает решить этупроблему.

Уровень безработицы в году t  1, вероятно, влияет на сальдомиграции в будущем году, но мы предполагаем, что миграционный приток в125году t не оказывает влияния на прошлогодний уровень безработицы.Понятно, что те же рассуждения относятся и к множеству другихрегиональных характеристик – уровню заработной платы и т.д. Такимобразом, разнесение во времени значений факторов модели и миграциипомогает избежать эндогенности.Полный список объясняющих факторов для моделей городов имуниципальных образований будет приведен в последующих разделах.В работе (Гербер, 2006) эффект региона ui учитывался с помощьюмоделислучайногоиндивидуальногоэффекта, а корреляциямеждуслучайными составляющими описывалась с помощью модели авторегрессии.Мы используем другой подход.

Кроме модели случайного индивидуальногоэффекта,предполагающейобъясняющимиотсутствиепеременнымиX k ,i ,t 1 ,зависимостимыприменяеммеждуuiрегрессиюисдетерминированным эффектом, свободную от такой предпосылки. Мывыбираем между тремя регрессионными моделями: со случайным эффектом,детерминированным эффектом и без индивидуального эффекта (такназываемая «сквозная регрессия») – с помощью стандартной тройки тестов:теста Хаусмана, LM-теста Бройша-Пагана и F-теста (Ратникова, 2010).Впрочем, стоит признать, что тест Хаусмана, являясь асимптотическим,может приводить к некорректным результатам при анализе ограниченныхвыборок, поэтому мы стараемся осторожно интерпретировать результаты втехслучаях,когдамодельсослучайнымэффектомпризнаетсяпредпочтительной.При расчете стандартных ошибок коэффициентов мы используемоценку ковариационной матрицы Хьюбера-Уайта (Stock, Watson, 2006).1263.2.

Эмпирические результаты по моделированию миграционныхпотоков на уровне городов3.2.1. Описание данныхДля анализа миграции на уровне городов использовались данныеинформационного портала Мультистат43, раздел статистических баз данных«Экономика городов России». Это ресурс, в котором представленыпоказатели социально-экономического развития 1097 городов России за1970,1975,1980,1985-2009 года. В данной работе исследуются 307 городовЦентральногои127городовСибирскогофедеральныхокругов.Анализируемый временной период: 2004-2008 год.

Обоснуем выбранныйинтервал времени. Данные за более поздние периоды не включены,поскольку не по всем исследуемым переменным были данные в базе. Чтокасается начала рассматриваемого периода, то данные до 2002 года не вошлив связи с изменением в статистике методологии учета некоторых показателеймодели. Также в 2002 году проходила перепись населения, вследствие чегобыли сделаны корректировки статистики миграции.

Характеристики

Список файлов диссертации