Фактор миграции в анализе и прогнозировании динамики региональной занятости а. Г. Коровкин, И. Н. Долгова, И. Б. Королев

Вид материала

Документы

Содержание Подходы к прогнозированию параметров регионального рынка труда.

Подобный материал:

• Г. Р. Груша департамент труда и занятости населения Краснодарского края, 147.12kb.
• Курсовая работа по дисциплине «Статистика» на тему "Аналитические показатели рядов, 396.09kb.
• А. О. Долгова // Весн. Минского гос лингв ун-та. Сер. 1, Филология. 2006. №1 (21)., 111.15kb.
• Анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: исторический аспект Впоследние, 190.65kb.
• Частные агентства занятости – потенциал развития процессов трудовой миграции, 697.32kb.
• Практика в комитете по труду министерства занятости, труда и миграции саратовской области, 49.6kb.
• Формирование социально-профессионального слоя менеджеров в современной России, 144.55kb.
• Авдулов Николай Степанович, г. Ростов-на-Дону, нии кавказа скнц вш решение, 30.22kb.
• Королев Алексей Николаевич (1882-1970). Мать Баркова Варвара Михайловна (1883-1964)., 37.18kb.
• Т. Б. Смирнова Миграции и динамика численности немецкого населения Западной Сибири, 236.62kb.

ФАКТОР МИГРАЦИИ В АНАЛИЗЕ

И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ДИНАМИКИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЗАНЯТОСТИ

А. Г. Коровкин, И. Н. Долгова, И. Б. Королев

Учреждение Российской академии наук

«Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН»

akor@ecfor.ru, ecfor1809@mail.ru

На современном этапе экономического развития России большое внимание уделяется обсуждению стратегии экономического развития страны и возможностей интенсификации его темпов. В этой связи важным направлением как исследовательских усилий, так и практической социально-экономической политики является выявление существующих и перспективных ограничений экономического роста и попытка их смягчения, поиск актуальных факторов роста. Сокращение численности населения в трудоспособном возрасте и проблемы рассогласования спроса на рабочую силу и ее предложения относятся к наиболее острым из этих ограничений. Острота проявлений проблем в сфере занятости и на рынке труда неодинакова в регионах [1; 2, с. 183−195]. Так, например, наиболее напряженная ситуация с обеспечением региональной экономики рабочей силой будет складываться в рамках тех регионов, где экономический рост и индуцированное им активное расширение спроса на труд происходят в неблагоприятных демографических условиях, выраженных, например, в отрицательных темпах прироста численности населения в трудоспособном возрасте. В регионах, где будет наблюдаться противоположная ситуация, вероятны относительный избыток рабочей силы и безработица. Такие субъекты Федерации − потенциальные регионы-доноры рабочей силы. В остальных случаях тенденции менее однозначные. Отдельные субъекты РФ, и прежде всего
г. Москва, столкнулись с нехваткой силы раньше и испытывают ее острее. Для смягчения этой проблемы в столичный регион активно привлекаются трудовые мигранты. В то же время для других регионов возможности компенсации нехватки рабочей силы за счет трудовой миграции значительно ниже. Кроме того, вынос ряда производств за пределы города в область также можно рассматривать как меру по смягчению дефицита рабочей силы. Однако смягчение остроты этой проблемы на одном локальном рынке труда может приводить к ее обострению на других, для которых будет характерен отток рабочей силы.

Актуальность проблемы согласования спроса на рабочую силу и ее предложения на региональных рынках труда также различны, о чем свидетельствуют, например, оценки региональных вкладов в общий объем структурной безработицы. Так, анализ показывает, что на всем рассматриваемом периоде московский рынок труда вносил наибольший вклад в общий объем региональной структурной безработицы в экономике РФ. В 1999 г. он был максимальным и достигал 30%. В 2000-е гг. почти четвертая часть общероссийской структурной безработицы объясняется дисбалансами на московском рынке труда. Для сравнения, вклад Московской области в общий объем структурной безработицы значительно меньше вклада г. Москвы и в 2000−2005 гг. составлял 6−9%. Большинство остальных регионов России, за исключением некоторых регионов Южного федерального округа с высоким уровнем безработицы, характеризуются еще меньшим вкладом в общий объем региональной структурной безработицы. Например, соответствующий вклад Самарской области в 2000−2005 гг. варьировался в диапазоне 0,5−1,5%.

В связи с вышеизложенным актуален анализ и прогноз динамики региональных рынков труда, учитывающий общие тенденции в динамике сферы занятости, с одной стороны, и особенности ситуации на локальных рынках труда − с другой. Опыт предыдущих исследований [3; 4; 5, с. 214−226; 6, с. 543−571] показал, что при проведении такого анализа необходимо учитывать тенденции миграционного движения населения и рабочей силы. Поэтому в рамках проекта
РГНФ №07–02–00140а нами предпринята попытка проведения прогнозно-аналитических расчетов с учетом взаимосвязанной динамики региональных рынков труда.

Подходы к прогнозированию параметров регионального рынка труда. При решении задачи перспективной оценки динамики регионального рынка труда можно выделить, по крайней мере, два пути.

Первый подход состоит в рассмотрении региональной проблематики в контексте решения общероссийской задачи по согласованию параметров рынка труда и занятости с учетом региональных взаимодействий и ключевых макроэкономических и региональных факторов, определяющих динамику занятости и рынка труда.

Второй подход предполагает решение задачи на региональном уровне с учетом ключевых региональных и экзогенных факторов, определяющих динамику занятости и рынка труда.

Предложенные подходы к анализу и прогнозированию динамики региональных рынков труда могут быть реализованы на основе соответствующего прогнозно-аналитического инструментария [7; c. 406–448; 8−10]. Так, односекторные модели согласования динамики спроса на рабочую силу и ее предложения позволяют осуществлять прогнозно-аналитические расчеты для экономики России или ее региона в целом [7; 8]. В свою очередь, многосекторные модели используются для изучения отраслевой, по видам экономической деятельности, территориальной, профессионально-квалификационной, образовательной, гендерной и других структур занятости населения.

В условиях ограниченной исходной информации (короткие динамические ряды численности занятых по видам экономической деятельности, отсутствие динамических рядов численности занятых по профессиям и профессиональным группам, сценариев долгосрочного социально-экономического развития и т. п.) прогноз перспективной динамики параметров занятости и рынка труда предполагает выявление и проецирование на прогнозный период сложившихся тенденций их изменения. В зависимости от продолжительности рассматриваемого ретроспективного периода и преобладающих на нем тенденций полученные результаты прогнозных расчетов могут заметно отличаться. Для получения более объективных прогнозных оценок возникает необходимость учета в расчетах тенденций разных периодов. С теоретической точки зрения может быть выделено множество таких периодов, имеющих разные границы (начало и конец) и продолжительность. С практической точки зрения в контексте анализа российской экономики важно прежде всего учитывать тенденции периода реформ
1990-х гг. и современные тенденции экономического роста 2000-х гг. Логично предположить при этом, что при всей инерционности российской экономики полное игнорирование влияния сформировавшихся в хронологически более поздний период тенденций на динамику исследуемого показателя в прогнозный период было бы неверным. Отметим, что в отдельных случаях учет более поздних тенденций может привести к получению неправдоподобных прогнозных оценок. Например, если в экономике произошел кратковременный шок. Это особенно важно для случая, когда выбранный базовый период непосредственно предшествует прогнозному. Следовательно, с высокой долей вероятности сложившиеся в этот период тенденции могут продолжиться и в дальнейшем. Таким образом, целесообразно рассматривать базовые периоды различной продолжительности, но заканчивающиеся непосредственно в предпрогнозный год. Тем самым задается определенный коридор предполагаемых изменений исследуемого показателя. Границы данного коридора – фактические альтернативы, которые могут быть получены при сохранении более и менее благоприятных с точки зрения динамики экономических показателей тенденций. Прогнозные оценки, получаемые в случае сохранения негативных тенденций, целесообразно рассматривать как прогноз-предостережение.

Предлагаемый инструментарий может быть использован как для проведения автономных расчетов и получения на их основе прогнозных оценок динамики основных параметров занятости и рынка труда, так и для реализации комплексного подхода, где инструментальные средства дополняют друг друга. Расчет ключевых параметров национального или регионального рынка труда осуществляется по модели согласования спроса на рабочую силу и ее предложения (возможно использование и других инструментальных средств, например, специальных эконометрических моделей), а прогноз отдельных элементов структуры исследуемого показателя осуществляется исходя из сложившихся тенденций изменений в структуре исследуемого показателя на базовом периоде. Такая комбинация методов позволяет получать прогнозные оценки и в случае, когда существуют статистические ограничения, прежде всего по длине динамических рядов исследуемых показателей.

Например, прогноз динамики численности занятого населения в
г. Москве строился исходя из следующих предположений. На первом этапе на основе модели согласования спроса на рабочую силу и ее предложения с использованием умеренного сценария долгосрочного социально-экономического развития, разработанного в ИНП РАН, была оценена динамика численности занятого населения в экономике РФ. Затем с учетом сложившихся в базовом периоде тенденций изменения региональной структуры занятости по субъектам РФ оценивалась численность занятого населения в г. Москве.

Как показал анализ, такой расчет предполагает достаточно оптимистичную динамику численности занятого населения в г. Москве (см. рис.). За 2006−2020 гг. она увеличивается на 600 тыс. чел., или почти на 10%. Отчасти это связано с используемым сценарием социально-экономического развития. В сценарии предполагается, что темпы прироста ВВП в начале прогнозного периода составляют 6−7%, к 2020 г. они замедляются до уровня 4−4,5%. Промышленное производство увеличивается на 4−5% в год. Темпы роста инвестиций в основной капитал в 2007−2011 гг. составляют 110−113%, в 2012−2015 гг. – 108−110%, а к концу прогнозного периода замедляются до 106%. Другим возможным объяснением более высоких значений численности занятого населения может быть то, что данная оценка перспективной динамики занятого населения приближена к величине потребности экономики региона в рабочей силе.

Миграционное движение и взаимодействие региональных рынков труда. Для более детального рассмотрения процесса взаимодействия региональных рынков труда может быть использована модель движения населения, учитывающая неоднократные переходы людей между регионами [8; 11]. Результаты использования этой модели для анализа миграционного движения на уровне федеральных округов представлены в [5; 6]. Дальнейшим развитием этого подхода является анализ миграционного движения на уровне субъектов РФ.

По данным о территориальном движении населения между субъектами РФ за 1991−2006 гг., были оценены параметры структуры движения и производные от них величины, например, вероятности перехода между состояниями (P=// p_ij //).

Результаты анализа миграционных взаимосвязей, например, г. Москвы с другими регионами РФ подтверждают, что Москва остается весьма привлекательной для миграции. Максимальные оценки вероятностей перехода характерны для диагональных элементов полученных матриц (вероятности не менять регион). В 2006 г. соответствующая оценка вероятности для Москвы была максимальной среди всех регионов РФ (за исключением Республики Дагестан, Ингушетии и Чеченской Республики, по которым соответствующая статистика не очень надежна). Такой результат может характеризовать как невысокую склонность к подвижности, так и относительную удовлетворенность населения Москвы своим местом проживания. В то же время оценка вероятности не менять регион в 2006 г. снизилась по сравнению и с 1999 г., и с 1991 г., что позволяет говорить об определенной интенсификации процесса движения.

Наиболее интенсивный миграционный обмен имеет место между населением Москвы и Московской области: оценки вероятностей выбытия из Москвы в Московскую область и из Московской области в Москву максимальны. При этом оценки вероятностей выбытия из Москвы в другие регионы (за исключением Московской области) как минимум на два порядка ниже. В табл. 1 приведены регионы, для которых вероятности перехода из Москвы и в Москву наибольшие.

Таблица 1

Максимальные оценки вероятностей выбытия из Москвы в другой регион РФ и прибытия в Москву из других регионов РФ в 2006 г.,

p_ij *100

Направления выбытия	Оценка вероятности	Направления прибытия	Оценка вероятности
Московская область	0,1363	Московская область	0,2301
Тверская область	0,0061	Калужская область	0,1795
Калужская область	0,0058	Республика Калмыкия	0,1224
Владимирская область	0,0055	Тульская область	0,1212
Тульская область	0,0051	Тверская область	0,1200
Краснодарский край	0,0051	Рязанская область	0,1153
г. Санкт-Петербург	0,0044	Владимирская область	0,1104
Рязанская область	0,0039	Смоленская область	0,1015
Саратовская область	0,0030	Республика Северная Осетия-Алания	0,0966
Республика Татарстан	0,0029	Тамбовская область	0,0933

Анализ показывает, что имеет место интенсивный миграционный обмен с другими регионами Центрального федерального округа, и прежде всего с Тверской, Калужской, Тульской областями. В десятку регионов с максимальными оценками вероятностей выбытия входят также два региона Приволжского федерального округа, а также Краснодарский край и г. Санкт-Петербург. Перечень основных (исходя из оценок вероятностей) направлений прибытия включает в себя восемь областей ЦФО, а также республики Калмыкия и Северная Осетия-Алания. Для оценок вероятностей прибытия характерна меньшая дифференциация значений, при этом по своей величине они существенно выше вероятностей выбытия, что, собственно, и характеризует высокую привлекательность Москвы для мигрантов.

Помимо Московской области в число регионов с наибольшими значениями вероятностей как выбытия, так и прибытия для 2006 г. входят Калужская, Тверская, Владимирская и Тульская области. Наименьшие вероятности прибытия в Москву характерны для таких регионов, как республика Алтай, Алтайский край, Ленинградская, Курганская, Тюменская области. В свою очередь, минимальна вероятность выбытия из Москвы в республики Тыва, Бурятия, Алтай, Хакасия, Адыгея, Марий Эл. Сопоставимо малые значения вероятностей характерны еще для целого ряда регионов. Таким образом, анализ миграционных связей Москвы показал, что они в значительной степени ограничены миграционным обменом с областями Центрального федерального округа, с явно выделяющимися встречными миграционными потоками между Москвой и Московской областью.

В предположении о сохранении в динамике миграционного движения тенденций ретроспективного периода может быть построен прогноз динамики миграционных взаимосвязей на перспективу. Соотнесение прогнозных значений вероятностей перехода показывает, например, что сохранение тенденций периода 1999−2006 гг. означает для подавляющего числа регионов более низкую интенсивность миграционных взаимосвязей с Москвой и остальных регионов (табл. 2). Особенно сильно различаются оценки вероятностей выбытия: для Тверской, Тульской, Владимирской, Ярославской, Костромской областей значения отличаются на 50−70%. Различия в оценках вероятностей прибытия составляют не более 30%, а для большинства регионов – 10−15%.


Таблица 2

Соотношение вероятностей перехода в Москву и из Москвы для субъектов ЦФО в 2020 г. при учете различных тенденций базового периода (значения, рассчитанные по тренду 1999−2006 гг.

в % к значениям, рассчитанным по тренду 1991−2006 гг.)

Регион	Оценка вероятности выбытия	Оценка вероятности прибытия
Белгородская область	93,26	103,25
Брянская область	69,19	95,86
Владимирская область	34,87	88,47
Воронежская область	58,93	89,72
Ивановская область	77,97	86,86
Калужская область	56,15	70,50
Костромская область	141,95	93,98
Курская область	91,65	91,21
Липецкая область	69,65	103,49
Московская область	96,88	78,49
Орловская область	98,82	95,28
Рязанская область	52,45	90,15
Смоленская область	66,44	86,82
Тамбовская область	78,24	96,56
Тверская область	30,03	81,25
Тульская область	43,07	89,70
Ярославская область	48,76	100,62

В качестве иллюстрации рассмотрим прогноз изменения оценок вероятностей перехода в 2020 г. по сравнению с 2006 г. для регионов ЦФО и ПФО при сохранении тенденций периода 1999−2006 гг. (см. Приложение).

Результаты прогнозных расчетов позволяют сделать вывод, что сохранение тенденций 1999−2006 гг. приведет к существенному изменению оценок вероятностей перехода. При этом прогнозируется существенное сокращение интенсивностей выбытия из Москвы по всем направлениям. Вероятность выбытия в Москву из субъектов ЦФО и ПФО увеличивается практически для всех регионов. При этом есть ряд исключений. Так, заметно снижается вероятность выбытия из Ивановской области в Москву. Для Московской, Воронежской и Калужской областей прогнозируется небольшое уменьшение соответствующих вероятностей, что, с учетом их высоких значений в ретроспективном периоде, позволяет предположить сохранение высокой интенсивности межрегиональных взаимосвязей Москвы и названных областей. В ПФО исключения составляют Республика Татарстан, Пензенская, Самарская и Оренбургская области. Для них, кроме Оренбургской области, прогнозируется заметное сокращение вероятности выбытия в Москву.

Значения оценок вероятностей для отдельных регионов сильно различаются. Так, например, вероятность выбытия из Москвы в субъекты ЦФО сокращается на 10−75% в зависимости от региона, в субъекты ПФО – на 40−90%. Увеличение вероятностей прибытия в Москву из других регионов также неравномерно.

На основе прогнозных оценок вероятностей переходов между состояниями можно получить прогнозные оценки объемов основных миграционных потоков, которые, в свою очередь, могут быть использованы для оценки перспективной численности населения и трудовых ресурсов в регионе. Кроме того, оценка динамики численности занятого населения может быть также получена из расчета доли занятого населения в общей численности постоянного населения. Отметим, что при этом могут быть использованы как официальные данные демографического прогноза, так и оценки численности населения из модели движения населения. Использование модели движения населения в ее открытом варианте, когда учитываются внешние для России миграционные связи и естественное движение населения, позволяет наряду с оценками структуры движения получать прогноз численности населения субъектов РФ как результат естественного и территориального (внутреннего и внешнего) движения населения. Это, в свою очередь, позволяет на основе факторных моделей межрегиональной миграции и при экзогенном задании динамики рождаемости, смертности и внешней миграции адекватно оценивать изменения в численности населения отдельных субъектов РФ в зависимости от динамики их социально-экономических параметров развития. Кроме того, подобный независимый прогноз позволяет производить перспективные оценки предложения рабочей силы на региональных рынках труда с учетом изменений в миграционных межрегиональных обменах.

Сравнительный анализ полученных нами оценок численности населения с данными официального демографического прогноза до 2025 г. показывает их близость для большинства регионов и в целом по РФ. Для Российской Федерации в целом отклонение полученных нами прогнозных оценок от данных официального прогноза в 2020 г. составило 1,9%. В ряде субъектов РФ зафиксированы более существенные отклонения, однако в большинстве (две трети) регионов они составляют не более 5%. Например, для Москвы данное отклонение составило 1,0%, для Республики Карелия – 2,3%. Это подтверждает адекватность получаемых оценок и одновременно позволяет использовать модель движения населения для проведения экспериментальных расчетов, учитывающих различные сценарии по динамике естественного и миграционного движения населения РФ и его регионов.

Прогнозные оценки динамики региональной занятости на примере
г. Москвы (см. рис.) показывают, что, как при учете тенденций
1991–2006 гг., так и тенденций 1999−2006 гг., численность занятого населения на прогнозном периоде растет.

Рис. Динамика численности занятого населения в г. Москве

С учетом складывающихся демографических тенденций это позволяет предположить, что на столичном рынке труда обострятся проблемы количественного удовлетворения возникающей потребности в рабочей силе и качественного согласования спроса на рабочую силу и ее предложения. В целом в прогнозный период как для федеральных округов, так и для субъектов РФ характерно разнонаправленное изменение численности занятого населения, что говорит о неоднозначности сложившихся в базовом периоде тенденций в динамике региональной занятости и свидетельствует о необходимости более полного учета региональных особенностей реализации государственной социально-экономической политики.

Предложенный в работе подход позволил оценить влияние тенденций миграционного движения на динамику региональной занятости, и, таким образом, учесть в анализе и прогнозировании параметров занятости взаимосвязанную динамику региональных рынков труда. Несомненное преимущество предложенного подхода состоит в его универсальности и применимости к оценке динамики и структуры различных социально-экономических показателей и его структур. Поскольку сложившиеся тенденции формируются в том числе под воздействием реализуемой социально-экономической политики, это дает возможность предварительной оценки результативности тех или иных мер проводимой политики. Более содержательная оценка предполагает дальнейшую разработку факторного прогноза, по возможности учитывающего комплексный характер социально-экономических процессов, в том числе особенности демографической ситуации, взаимосвязи рынка труда и рынка образовательных услуг, взаимодействие региональных рынков труда.


Список литературы

1. Коровкин А. Г., Долгова И. Н., Королев И. Б. Дефицит рабочей силы в экономике России: макроэкономическая оценка // Проблемы прогнозирования. 2006. № 4.
   

2. Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Второй Всероссийской научно-практической Интернет-конференции (26–27 октября 2005 г.). Кн. I. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. 224 с.

3. Коровкин А. Г., Подорванова Ю. А. Оценка межрегиональных переходов населения с учетом возраста // Проблемы прогнозирования. 2002. № 3.
   
4. Коровкин А. Г., Полежаев А. В., Андрюнин А. В. Структурные изменения и взаимодействия региональных рынков труда: методы и анализ // Проблемы прогнозирования. 2002. № 4.
   
5. Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Четвертой Всероссийской научно-практической Интернет-конференции (31 октября – 1 ноября 2007 г.). Кн. I. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2007. 464 с.
   
6. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН / Гл. ред. А. Г. Коровкин. М.: МАКС Пресс, 2008. 880 с.
   
7. Прикладное прогнозирование национальной экономики: Учеб. пособие / Под ред. В. В. Ивантера, И. А. Буданова, А. Г. Коровкина,
   В. С. Сутягина. М.: Экономистъ, 2007. 896 с. (Homo faber).
   
8. Коровкин А. Г. Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. М.: МАКС Пресс, 2001.
   
9. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации / Васильев В. Н., Гуртов В. А., Питухин Е. А.,
   Рудаков М. Н., Серова Л. М., Сигова С. В., Суровов М. В. М.: Техносфера, 2006.
   
10. Питухин Е. А., Гуртов В. А. Математическое моделирование динамических процессов в системе «Экономика – рынок труда – профессиональное образование». СПб.: Изд-во С.-Пб. ун-та, 2006.
    
11. Коровкин А. Г. Движение трудовых ресурсов: анализ и прогнозирование. М.: Наука, 1990.
    

Приложение


Изменение вероятностей перехода в Москву и из Москвы в 2020 г.

по сравнению с 2006 г. при сохранении тенденций 1999−2006 гг.

(оценки вероятностей в 2020 г. в % к значениям оценок вероятностей в 2006 г.)

Регион	Соотношение оценок вероятностей		Регион	Соотношение оценок вероятностей
	выбытия	прибытия		выбытия	прибытия
Белгородская область	67,26	115,09	Республика Башкортостан	50,18	124,26
Брянская область	53,98	116,48	Республика Марий Эл	47,10	146,06
Владимирская область	30,55	119,83	Мордовская республика	58,49	137,90
Воронежская область	38,60	97,64	Республика Татарстан	53,76	90,79
Ивановская область	91,45	73,66	Удмуртская республика	39,78	123,00
Калужская область	29,36	98,44	Чувашская республика	48,42	156,08
Костромская область	91,36	121,37	Кировская область	33,62	163,97
Курская область	35,39	121,82	Нижегородская область	34,13	126,00
Липецкая область	28,09	151,18	Оренбургская область	62,51	98,06
Московская область	97,13	94,46	Пензенская область	28,67	102,45
Орловская область	53,40	118,41	Пермская область	9,46	81,82
Рязанская область	24,71	125,48	Самарская область	24,61	88,91
Смоленская область	44,46	120,95	Саратовская область	42,21	122,21
Тамбовская область	40,72	118,88	Ульяновская область	51,75	101,81
Тверская область	32,12	104,20	Москва	100,18	100,18
Тульская область	33,66	117,10
Ярославская область	41,68	104,97
Москва	100,18	100,18