Диссертация (1138213), страница 27

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

Текст из файла (страница 27)

Также среди переменных длярайоновотсутствуетважнаяпеременнаядоступностьжилья.Следовательно, не удастся проверить гипотезу о наличии барьеров со145стороны рынков жилья для мигрантов на данных для районов трехимеющихся регионов.Для Алтайского края рассматривались данные по 67 районам игородам, для Пермского края – по 47 единицам АТД такого же уровня, адля Чувашской Республики – 24.

Данные взяты за период с 2003 по 2008год. Однако все объясняющие переменные берутся в модели с лагом в 1год, поэтому характеристики объясняющих переменных рассматривалисьза период с 2003 по 2007 год.Поскольку в данной работе нас интересует, прежде всего, связьмиграционных потоков с характеристиками рынка труда, кратко опишемэти показатели.

Если сравнивать величину заработной платы на заданномуровне низовых единиц АТД, то во всех регионах среднее значениезаработной платы за рассматриваемый период составило около четырехтысяч. Самая высокая средняя заработная плата в Пермском крае - 4650рублей, в этом регионе наиболее сильный разброс и ее значений(стандартное отклонение) - 2750 рублей, а абсолютный максимум – 15580рублей в г. Пермь, столице региона, в 2007 году. В Чувашской Республикеиз этих трех регионов средняя заработная плата самая низкая - 3900рублей. Максимальная заработная плата в Чувашской Республике такжедостигается в столице региона в г. Чебоксары.

В Алтайском краемаксимальная средняя заработная плата наблюдается сразу в несколькихкрупных городах, причем столица региона, г. Барнаул, в их число невходит.Что касается уровня зарегистрированной безработицы, то самыйвысокий средний показатель за период в Алтайском крае – 5,8%. Разбросзначений по этому показателю в данном регионе составляет 3 процентныхпункта. Самый низкий уровень зарегистрированной безработицы вЧувашской Республике – 1,57%. Конечно, зарегистрированная безработицанеявляетсяточнымитемболее146исчерпывающимпоказателем,характеризующим ситуацию на региональных и локальных рынках труда,но иных статистических данных на уровне низовых АТЕ нет.3.3.3. Результаты оценивания моделейРезультаты оценивания моделей для муниципальных образованийПермского и Алтайского краев, а также Чувашской республикипредставлены в приложении (Тпблица Г.5, Таблица Г.6, Таблица Г.7). Длявсех трех моделей лучшей оказывается модель с детерминированныминдивидуальным эффектом.

Для районов Пермского и Алтайского краевне выявлено детерминированных временных эффектов. А вот дляЧувашской республики временные дамми переменные на года оказалисьзначимыми. Причем относительно 2004 года уровень коэффициентамиграции для Чувашской республики снижался.Среди остальных переменных особого внимания заслуживаютпеременные,характеризующиерыноктрудаижилья.Уровеньбезработицы оказывается незначимым во всех моделях.

Возможно,отсутствие зависимости миграционных потоков от уровня безработицысвязано с тем, что использованы данные регистрируемой безработицы, иона на уровне отдельных городов и районов характеризует ситуациюсовсем неадекватно. Мы, тем не менее, не можем однозначно говорить, чтосвязи между миграцией и безработицей нет, если мы анализируем данныена уровне районов одного региона.Результаты оценивания связи между миграцией и заработнойплатой для Алтайского и Пермского краев оказались схожими:коэффициент миграционного прироста для районов в этих регионахотрицательно связан с заработной платой.

Для данных регионов (районы игородаАлтайскогоиПермскогокраеввбольшинствесвоемхарактеризуются оттоком населения) это означает, что теряют население врезультатемиграциигородаирайоны,гденаселениеполучаетсравнительно высокую заработную плату, т.е. существуют ловушкибедности. Для Чувашской Республики, миграционный баланс которой в147последние годы слабоположительный, такого эффекта не наблюдается, т.е.в тех районах Чувашии, в которых заработная плата выше, чистыймиграционный поток больше.ДляАлтайскогокраятакжеоцененамодельтолькодлявнутрикраевой миграции (Таблица Г.6), т.е.

для данного региона удалосьнайти значения миграционных приростов для городов и районов без учетавнешней миграции, как из других регионов России, так и из других стран.Таким образом, оценена модель с зависимой переменной – коэффициентмиграционного прироста только за счет районов данного субъекта РФ. Втакой модели оказалось, что связь между коэффициентами миграционногоприроста и заработной платой положительная, т.е.

миграция навнутрикраевом уровне выше в регионы с более высокой заработной платы.Заметим, что для такой спецификации модели наилучшей оказаласьмодель со случайным индивидуальным эффектом. Таким образом,оказывается, что анализ миграции на относительно небольшие расстояния(локальная мобильность) не выявляет ловушек бедности, наблюдаемыхпри рассмотрении всех миграционных потоков без ограничения нарасстояние. Ограничения, которые связаны с качеством данных омиграции населения и данных, положенных в основу независимыхпеременных, общеизвестны, однако полученный вывод представляетсязаслуживающим внимания. Он согласуется с результатами, предыдущейглавы, гдеизучалисьразличиядетерминантмежрегиональныхмиграционных потоков в зависимости от расстояния между регионами.Полученные в этой работе оценки свидетельствуют о том, что приперемещении на дальние расстояния определяющую роль играютхарактеристики региона выбытия, а при перемещении на близкиерасстояния - характеристики региона прибытия.Таким образом, учитывая результаты внутрикраевой миграции дляодногоизвыбранныхрегионов,можновысказатьследующеепредположение относительно связи миграции и социально-экономической148ситуации: ловушки бедности имеют место, если речь идет о переезде надальние расстояния, если же мигранты перемещаются внутри своегорегиона, то существование финансовых ограничений не обнаруживается.Что касается характеристик рынка жилья, то для моделейкоэффициентов миграции районов Алтайского края и Чувашскойреспублики значимой оказалась переменная ввод домов.

Чем большевводится домов в городах и районах, тем больше коэффициентмиграционного прироста.3.3.4. Основные выводыПредпринятые попытки моделирования миграционных потоков науровне районов и городов, т.е. низовых единиц АТД для современнойРоссиипредставляютвдостаточноймереуникальныйопыт.Предпринятые попытки анализа данных на уровне муниципальныхобразований помогают углубить наши представления о детерминантах исоциально-экономической природе миграции в современной России.Нашло подтверждение существование ловушек бедности, в частности длятаких регионов, как Алтайский и Пермский края. Из регионов сотносительно более низкой заработной платой мигрантов выезжаетменьше, основные миграционные потоки направлены из регионов с болеевысокой заработной платой, т.е.

более социально благополучных. Видимо,помимобедности,действуютиещеограничения,связанныессокращением человеческого капитала во многих районах и городахрегиональной периферии. Однако если рассмотреть только внутрикраевуюмиграцию в Алтайском крае, то подобного эффекта не наблюдается. Такжеэффект ловушек бедности не был выявлен для Чувашской Республики.1494. Глава 4. Миграция и конвергенцияВ данной главе рассматриваются процессы конвергенции в Россиипопоказателямсреднедушевыхдоходов,уровнейбезработицыизаработных плат. Особое внимание уделено тому, как миграция населениявлияет на изменение межрегиональных различий.4.1. Исследование конвергенции российских регионов4.1.1.

Бета-конвергенцияРассмотрим для начала модели бета-конвергенции отдельно для трехпериодов времени 1995-2000, 2000-2005 и 2005-2010 для реальныхсреднедушевых доходов и реальных заработных плат49. Для каждогоподпериода оценим регрессию темпов роста рассматриваемых показателейна логарифм их значений на начало периода (модель 1.2). Значениякоэффициентов для каждого периода представлены в таблице (Таблица4.1). Видно, что для каждого из рассматриваемых периодов наблюдаласьбета-конвергенция. Для среднедушевых доходов наибольшая скоростьсходимости была в 2005-2010 годах, а для заработной платы в 2000-2005.

Вэти периоды времени скорость сходимости достигала 8% в год, чтоговорит о том, что разрыв между регионами сокращается вдвое примернокаждые 9 лет (ln2/0.08≈8.7).Таблица 4.1. Бета конвергенция для 1995-2000, 2000-05 и 2005-10.Период1995-20002000-20052005-20101995-201049Реальныесреднедушевые доходына душу населенияКоэффициент,%регрессии b-4.584***5.2(1.539)-3.439***3.7(1.213)-6.757***8.2(0.884)-3.444***4.8Реальные заработныеплатыКоэффициентрегрессии b-3.790***(1.372)-6.460***(0.815)-3.207***(1.111),%-3.676***5.34.27.83.5Среднедушевые доходы и заработные платы разделены на величину прожиточного минимумадля учета различий в региональных уровнях цен.150(0.457)(0.456)2000-2010-4.770***6.4-4.739***(0.621)(0.599)Примечание: стандартные отклонения в скобках.6.44.1.2.

Сигма-конвергенцияКак уже было сказано в первой главе, для исследования изменениймежрегиональных различий наилучший способ – это изучение такназываемой сигма-конвергенции. На рисунке (Рисунок 4.1) изображенадинамика взвешенных по населению стандартных отклонений логарифмоврегиональных реальных среднедушевых доходов50, реальных заработныхплат, уровней безработицы и реального ВРП на душу. Невзвешенные понаселению стандартные отклонения по тем же показателям представлены вприложении (Рисунок Д.1).

Динамика невзвешенных показателей такая же.0.80.70.60.50.40.30.20.10199520002005Среднедушевые доходыЗарплатаУровень безработицыВРП на душу2010Рисунок 4.1. Различия между российскими регионами в терминахвзвешенных по населению стандартных отклонений логарифмов реальный50образом:Стандартные отклонения показателей, взвешенные по населению, рассчитывались следующим78 x  x i 1i2niN, гдеni- численность населения в регионеi,N – численность78населения в 78 регионах.x   xi ni N . xi- это логарифм рассматриваемых показателей.i 1151среднедушевых доходов, реальных заработных плат, реального ВРП надушу населения и уровня безработицы51.В1990-егоданенаблюдаласьсигма-конвергенцияпорассматриваемым показателям, наоборот, по некоторым была дажедивергенция. Но ситуация существенно изменилась в 2000-х годах.Процессы сигма-конвергенции стали наблюдаться с 2000 года длясреднедушевых доходов и с 2001 года для заработных плат.

По уровнямбезработицы ситуация не столь ясная, но можно сказать, что с 2005 годадифференциация и по уровням безработицы стала снижаться. Для ВРП надушу слабая сигма-конвергенция наблюдается только с 2005 года. О том,почемувозможнаситуация,когданаблюдаетсяснижениемежрегиональной дифференциации по доходам и не наблюдается по ВРПна душу, подробно обсуждается в работе (Guriev, Vakulenko, 2012).Для того, чтобы понять, насколько велики межрегиональныеразличия в России, посмотрим, какая ситуация сложилась в мире. Награфике (Рисунок 4.2) изображена динамика взвешенных по населениюстандартных отклонений для среднедушевых доходов для штатов США,регионов Евросоюза и Западной Европы.

Характеристики

Список файлов диссертации