АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА МИГРАЦИЮ НАСЕЛЕНИЯ ПО СУБЪEКТАМ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

   В современном мире демографические факторы оказывают существенное влияние на экономику и политику любой страны. На планете огромное количество различных проблем, - это и ядерная опасность, и экологическое загрязнение, и дефицит продовольствия, и недостаток энергоресурсов. Но демографическая проблема является в этом ряду наиболее существенной. От ее решения зависит путь развития человечества в дальнейшем.

   Лавинообразный рост населения на земле по историческим меркам начался не очень давно. Всего три века назад людей насчитывалось всего около 800 тысяч, а в начале двадцатого века их было уже 2 млрд. Но вот с середины двадцатого века, когда был пройден рубеж в 3 млрд., по 2000 год их число выросло в два раза, то есть достигло 6 млрд. Если такие темпы сохранятся, то к 2025 году людей уже будет 8 млрд.

   Для обеспечения населения всем необходимым выпускается огромное количество продовольствия и товаров. Для этого работают фабрики, заводы, вырубаются леса, вычерпываются и перерабатываются миллиарды тонн полезных ископаемых. Ущерб природе, нанесенный деятельностью человечества, описанию поддается, но осмысливается с трудом.

  Недостаток ресурсов у одних и избыток у других обуславливают все увеличивающуюся миграцию населения.

   В данной статье проведен эконометрический анализ выявления причин миграции населения по субъектам Российской Федерации.

   В качестве эндогенной переменной, которую будем объяснять при помощи модели, рассматриваем миграцию населения по субъектам Российской Федерации за 2013 год. Так же были подобраны 11 факторов, потенциально влияющих на уровень миграции.

X1 – среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.

X2– потребность в работниках, заявленная организациями в государственные учреждения службы занятости населения, чел.

X3– уровень безработицы, %.

X4– среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.

X5– среднемесячные потребительские расходы в среднем на душу населения, руб. X6– число детских оздоровительных учреждений, ед.

X7– ввод в действие квартир, ед.

X8– численность врачей на 10000 человек. чел.

X9– число образовательных учреждений высшего профессионального образования, ед. X10– число зарегистрированных преступлений на 100000 человек

X11– выброса загрязняющих веществ, тыс. тонн

   Исходные данные социально-экономических показателей по субъектам Российской Федерации представлены в Табл.1.

   Для выявления значимых факторов причин миграции необходимо было провести оценку мультиколлинеарности. Для этого использовалась матриц парных коэффициентов корреляции между факторами. В результате проведенных расчетов были сформированы вектор R0 – вектор коэффициентов корреляции между объясняемой переменной и всеми объясняющими переменными и матрица R – матрица коэффициентов корреляции между объясняющими переменными (факторами).

  Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции Det (R), тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. Det (R) = 9,52134E-08. Следовательно, между факторами существует мультиколлинеарность, которую необходимо устранить.

Таблица 1 Социально-экономические показатели по субъектам Российской Федерации

   Для выбора  необходимых переменных был использован метод анализа  матрицы  коэффициентов корреляции, идея которого сводится к выбору таких объясняющих переменных, которые сильно коррелируют с объясняемой переменной и одновременно слабо коррелируют между собой.

    Для заданного уровня значимости α и для (n-2) степеней свободы было рассчитано, так называемое, критическое значение коэффициента корреляции:

Для отбора объясняющих переменныхбыли выполнены следующие операции:

а) из  множества  потенциальных  объясняющих  переменных  исключены  все  элементы,  которые удовлетворяют неравенству,  поскольку они несущественно коррелируют с объясняемой переменной. Это будут переменные x8, x10, x11, для которых

б) из оставшихся переменных выбираем такую переменную xh, для которой  т.к. она является носителем наибольшего количества информации об объясняемой переменной. Это переменная x7, так как r7=0,98. Переменная x7 признается первой объясняющей переменной

в) из  множества  потенциальных  объясняющих  переменных  исключаем  все  элементы,  которые удовлетворяют неравенству : поскольку эти переменные слишком сильно коррелируют с объясняющей переменной x7и, следовательно, только воспроизводят представляемую ею информацию. Имеется несколько таких переменных: x1,x2,x3,x5,x6, x9,так как

Таким образом, остался только один элемент – переменная x4, она и выбирается в качестве второй объясняющей переменной.

В результате множество объясняющих переменных состоит из двух переменных: x4 – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата и x7 – ввод в действие квартир. Модель изменения числа прибывших в регионы относительно этих двух переменных можно представить в виде:

yt  = a0 + a1 × x4t + a2 × x7t + et ,t = 1...29

   С помощью функции «Регрессия» были оценены параметры данной модели, и в результате, модель можно записать в следующем виде:

yt=5781,78+0,37x4t+3,67x7t+ɛt

   Исходя из данной модели можно сделать следующие вывод: увеличение заработной платы x4t на 1 рубль ведет к увеличению числа прибывших yt на 0,37 тыс.чел., а увеличение количества введенных в действие квартир x7t на 1 единицу ведет к увеличению числа прибывших ytна 3,67 тыс.чел.

Список литературы

1.     Бабешко, Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. Изд. 2-е. - М.: КомКнига, 2010. – 432с.

2.     Федеральная служба государственной статистики – URL:http://www.gks.ru / (дата обращения 12.04.2015)

3.     Богомолов А.И., Невежин В.П. Сетевая эконометрика информационного общества // Современные научные исследования. Выпуск 2. Под ред. П.М. Горева и В.В. Утѐмова. - Концепт. - 2014. - Приложение

№ 20. - URL: http://e-koncept.ru/ext/61. - Гос. рег. Эл № ФС77-49965. - ISSN 2304-120Х, С.