авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |

Маятниковая трудовая миграция и социально-экономическая ситуация в регионах

-- [ Страница 5 ] --

Следующий раздел (3.2) посвящен оценке территориальной дифференциации рынка жилья Подмосковья в целом и выявление радиального градиента снижения стоимости жилья при удалении от центра к периферии в частности. Сложность последней задачи заключается в том, что на цену квартиры помимо удаленности от центра влияет целый ряд факторов, которые необходимо учесть для исключения систематической погрешности. В итоге, для оценки стоимости жилья нами была построена многопараметрическая (всего 14 параметров) регрессионная модель, включающая все потребительские характеристики жилья, влияющие на его стоимость. Подбор независимых переменных этой модели был сделан на основе существующих методик оценки стоимости жилья муниципальными властями и частными фирмами. В качестве исходных данных были использованы предложения по продаже квартир, собранных в электронных базах данных на сайтах риэлторских фирм3. При формировании выборки была учтена необходимость представления: всех направлений (север, запад, юг, восток) от Москвы, городов различной удаленности от МКАД (ближнее, среднее и дальнее Подмосковье), квартир различного качества и размера. В итоге было сформировано три выборки: май 2004 года (570 квартир; 68 городов), октябрь 2005 года (244; 45) и январь 2006 года (601; 68).

Проведенный анализ показал, что построенная регрессионная модель значимо описывает исследуемые выборки (коэффициенты детерминации 0.5-0.75), при этом параметр удаленности квартиры от Москвы вносит основной вклад в регрессию на уровне 70-80% найденной корреляции. Согласно полученным результатам, градиент изменения стоимости кв. метра жилья в Подмосковье по отношению к расстоянию до Москвы оказался равным:

dP/dR = -0.5 -0.7 %/км. (10)

В следующем разделе (3.3) осуществлялась поверка расширенной модели (9). Градиент стоимости проживания dA/dR в Подмосковье был оценен косвенным образом в рамках гипотезы о равенстве градиентов стоимости проживания и стоимости продажи квартир в процентном выражении:

dA/dR (в %) = dP/dR (в %) A (11)

где A – базовая стоимость проживания в стоимостном выражении, dP/dR – градиент стоимости жилья (10). Стоимость проживания, на наш взгляд, наилучшим образом отражает рынок аренды жилья в агломерации. Разница цен на арендуемое жилье в центре и пригородах напрямую определяется спросом со стороны трудовых мигрантов, работающих в центре. Последние стоят между дуальным выбором: аренда жилья в центре, экономия на издержках МТМ-поездок или аренда жилья на периферии и экономия на оплате проживания. Поэтому в качестве количественного параметра стоимости проживания A нами была использована месячная ставка аренды жилья. При этом, поскольку этот показатель варьируется в очень широких пределах в зависимости от качества арендуемого жилья, в качестве показателя стоимости проживания A нами была использована средняя ставка аренды недорогого жилья в удаленных от центра районах Москвы (в районе МКАД), как наиболее востребованного со стороны МТМ.

Расчеты по модели (9-11) представлены в Таблице 6. Анализ результатов показывает, что учет стоимости проживания в равновесии на рынке труда существенно меняет ситуацию. Наблюдаемое ранее в простой модели (2) превышение издержек МТМ-поездок над доходами от более высокой зарплаты (вторая глава, Таблица 5) в среднем с избытком компенсируется более дешевым проживанием на периферии в рамках расширенной модели (9).

Таблица 6 Динамика баланса доходов/издержек от маятниковых трудовых поездок Подмосковья. Расчеты и обозначения согласно моделям (9-11).

Обсуждению полученного результата посвящен следующий раздел (3.4). Во-первых, лежащая в его основе гипотеза (11), хотя и является хорошим приближением, требует подтверждения. Ее проверкой являлось бы прямое исследование территориальной картины рынка аренды жилья в Подмосковье для непосредственного определения градиента dA/dR. Однако проблемой тут является формирование репрезентативной и надежной выборки данных. Во-вторых, стоимость проживания A может существенно варьироваться, что допускает большой разброс в значении величины dA/dR. В-третьих, только часть маятниковых трудовых мигрантов арендуют жилье, остальная часть имеют собственное жилье в Подмосковье. Поэтому ставка арендной платы, хотя и является хорошим индикатором стоимости проживания, может быть завышенным показателем при усреднении по всем маятниковым трудовым мигрантам.

Следует особо подчеркнуть, что полученная индикация превышения доходов над издержками МТМ в рамках расширенной модели (9), может иметь реальную природу, а не являться систематическим отклонением. Такой эффект могут вносить факторы влияния, пространственный паттерн которых аналогичен паттернам издержек и доходов МТМ, например социальный капитал dK/dR, поскольку человек может получать и накапливать больше социальных благ при проживании и работе ближе к центру. Кроме того, существуют факторы, знак влияния которых трудно предугадать заранее, или они могут вести себя по-разному в разных агломерациях. Например, знак градиента уровня преступности при удалении от центра к периферии требует отдельного изучения и может быть различным в разных регионах.

Все вышесказанное позволяет утверждать, что рассмотренная нами модель равновесия (9) может быть далее расширена за счет учета других факторов

dC/dR = -dS/dR - dA/dR + dK/dR + …+(-) dX/dR. (12)

где dK/dR – обсуждавшийся выше фактор социального капитала, dX/dR – другие факторы. Заслуживает особого внимания то обстоятельство, что для исследования указанных дополнительных факторов в принципе можно применить авторские подходы и методики, использованные в этом и предыдущих исследованиях. Например, для оценки инвестиций в человеческий капитал, если речь идет об обсуждавшемся выше факторе социального капитала. Однако, в отношении возможности расширения модели следует отметить трудности количественной оценки новых социальных факторов, и, самое главное, сложности сбора соответствующей первичной информации, позволяющей провести расчеты. Кроме того, по нашим расчетам ожидаемый вклад новых параметров можно ожидать на уровне ~10%, а взаимная компенсация социальных факторов, действующих в противоположных направлениях, ведет к дальнейшему снижению эффекта. Таким образом, новые параметры, вводимые в модели (12), имеют второй порядок малости по отношению основным.

В последнем разделе (3.5) подводятся основные результаты, полученные в главе. Несмотря на все возможные систематические погрешности, доходы и издержки маятниковых трудовых мигрантов оказались сравнимы между собой, по крайней мере, по порядку величины. Кроме того, наблюдаемая гипотетическая разница между ними может являться следствием реальных факторов. Напомним, что тесная взаимосвязь землепользования в целом и рынка жилья в частности с мобильностью работников является базовым положением ряда теорий, описывающих движение трудовых ресурсов, в частности, СУМ. Проведенные нами расчеты в целом говорят в пользу данной гипотезы. В частности, учет фактора стоимости проживания в рамках расширенной модели баланса издержек/доходов от маятниковых трудовых поездок (9) устраняет обнаруженные ранее противоречия в рамках простой модели (2). Это подтверждает наличие динамического равновесия на рынке труда в Московской агломерации.

Четвертая глава посвящена расчетам МТМ в Подмосковье на базе макроэкономических статистических показателей, так называемому макроподходу. В первом разделе (4.1) обсуждаются теоретические аспекты проблемы. В настоящий момент существуют две методики исследования МТМ. Классический прямой контроль МТМ возможен через проведение на регулярной основе опросов и анкетирования. Однако подобные мероприятия практически не проводятся по причине высокой стоимости исследований и также организационными и методологическими проблемами, поскольку граждане в большинстве своем не склонны афишировать свой статус МТ-мигранта, существенное количество отказов и большая вероятность ложных ответов снижают надежность исследований. К косвенным методам оценки МТМ относится изучение интенсивности пассажиропотока между центром и пригородами. Исследования, основанные на этом относительно простом и недорогом способе, на настоящий момент являются практически единственным источником информации о МТМ. Вместе с тем, данный метод является лишь грубой интегральной оценкой процесса, не позволяющей выявить его детали. В сложившейся ситуации остро необходимы новые способы изучения маятниковой трудовой миграции.

Предложенный автором балансовый метод оценки МТМ базируется на построении баланса структуры трудовых ресурсов региона по учтенным официальной макро-статистикой группам населения:

, (13)

где  В – доля маятниковых мигрантов из региона в центр,  МД – доля неучтенного трудоспособного населения ("мертвых душ"), ТН – трудоспособное население,  НС – доля занятых в неформальном секторе и самозанятых, ЗН – занятые на крупных и средних предприятиях промышленности и в сельском хозяйстве, МБ – занятые в малом бизнесе, БЗР – безработные4

. Используя данные ГКС РФ по уровню занятых в неформальном секторе и самозанятых (Горбачева, Рыжикова, 2002), можно сделать количественные доли МТМ  В согласно модели (13).

При исследовании МТМ важным фактором является маятниковая межрайонная миграция (МТМ) в районные центры, вносящая систематическую погрешность в оценку потока МТМ периферия-центр. Для снижения этой ошибки используется усреднение по группе регионов-соседей, внутри которой происходит взаимная компенсация МММ-потоков (Рис. 4). Разница результатов расчетов МТМ-потоков по отдельным регионам и группиро вкам характеризует систематику, связанную с МММ, которая, в свою очередь, дает количественную интегральную оценку МММ.

Во втором разделе главы (4.2) представлены результаты практических расчетов МТМ в Подмосковье в 2001 г. на основе балансовой модели, целью которых являлся поиск независимых переменных, коррелированных с МТМ, а также проверка существующих моделей и гипотез, определяющих функциональную взаимосвязь МТМ с различными индикаторами.

Как и предполагалось, расстояние от региона до центра R оказалось одним из главных параметров МТМ. В частности, регрессионный анализ подтвердил устойчивую отрицательную корреляцию между долей маятниковых мигрантов и R (Рис. 5):

(14)

Ежедневный пассажиропоток МТМ между центром и областью был оценен на уровне:

ПП ~ 1.3±0.2 млн. чел. (15а)

согласно расчетам по балансовой формуле (13) и регрессионой модели (14) для 6 и 12 групп районов. Вместе с тем, при расчетах регрессии (14) по данным отдельных регионов оценка пассажиропотока составила

ПП ~ 1.4±0.2 млн. (15б)

Различия в полученных величинах (15а-б) связаны с межрайнной маятниковой миграцией МММ, оцененной на уровне:

ППМММ 100-300 тыс.чел. (15в)

Полученные нами результаты существенно превышают усредненную величину

ПП ~ 0.8 млн.чел. (15г)

по другим оценкам, представленным в Таблице 1. Возможные причины различий будут обсуждаться далее.

В следующем параграфе рассмотрены вопросы взаимосвязи МТМ с заработной платой. Отрицательная корреляция между ними основана на предположении о том, что более низкий доход населения в районе ведет к большей доле МТМ:

(16)

Однако нами показано, что гипотеза (16) является вторичной, поскольку прямо следует из первичных зависимостей (4) и (14) в случае их наличия5. На Рис. 6 представлены графические результаты регрессионного анализа корреляций районной заработной платы с долей МТМ и расстоянием от центра. В частности, полученная оценка коэффициента эластичности (16) C  1% МТМ/100 руб. дает простую эмпирическую зависимость – увеличение/уменьшение доли маятниковых трудовых мигрантов в подмосковном районе на 1% соотносится с увеличением/уменьшением среднемесячной заработной платы в этом же регионе на 100 рублей.

Рисунок 6 Корреляции среднемесячной зарплаты в районе с долей МТМ в модели (а) и расстоянием от региона до Москвы (б) подтверждают модели (16) и (4) соответственно.

Отдельный параграф посвящен анализу перспектив развития балансовой модели. Его дальнейшее совершенствование связано с более точным определением МТМ при расширении формулы (13) включением ранее неучтенных групп населения: студентов и аспирантов очной формы обучения, военнослужащих и работников силовых органов, работающих подростков и пенсионеров, занятых в домашнем хозяйстве, крестьянских (фермерских) хозяйствах, религиозных организациях, находящихся в отпусках по беременности, родам и воспитанию ребенка. Кроме того, общее количество занятых может быть подвергнуто досчету (коррекции) в связи с наличием занятых неполное время, выполняющих сезонную и случайную работу, работающих по договорам гражданско-правого характера, работающих в незарегистрированных организациях. Следует отметить, что ГКС РФ проводит подобные расчеты, однако на уровне России в целом, а также федеральным округам и субъектам РФ. На более низких субрегиональных уровнях, как в нашем случае Подмосковья, такие расчеты не проводятся. Наличие неучтенных групп населения ведет к завышенной оценке доли МТМ. Если предположить, что наблюдаемое нами превышение ежедневного пассажиропотока центр-область целиком связано с неучтенными группами населения, то их доля в балансе (13) составит. Однако, неучтенные группы населения влияют в большей степени на абсолютные показатели, относительные величины, такие как коэффициенты корреляций, слабо чувствительны к рассмотренной систематике.

В заключительном разделе (4.3) обобщены основные результаты, полученные на базе балансовой модели, которая позволяет: определять территориальную структуру трудовых ресурсов; обнаруживать ее диспропорции; выявлять внутренние и внешние факторы, вызывающие дифференциацию; отслеживать временную динамику показателей. Данная информация необходима для выработки более эффективной политики региональных властей в сфере труда и занятости, являющейся одной из ключевых и наиболее проблемных.

Главной проблемой макроэкономического подхода является недостаток информации в разрезе регионов, что может привести к существенным систематическим погрешностям количественных макро-оценок.

Для проверки полученных результатов макро-анализа важным фактором является привлечение дополнительной информации из других исследований. Речь идет о комбинированном анализе МТМ при помощи принципиально различных подходов. Результаты такого перекрестного анализа являются наиболее надежными. В нашем случае речь идет о сочетании представленного в настоящей главе макроэкономического подхода и микроанализа, которому посвящены пятая и шестая главы диссертации.

Пятая глава диссертации посвящена микроанализу МТМ в муниципальном образовании – городе Дубна. Макроэкономический балансовый анализ МТМ в Подмосковье, представленный в четвертой главе, подтвердил наличие существенного количества МТМ, позволил сделать различные количественные оценки данного явления. Вместе с тем, основной проблемой макро-анализа остается нехватка исходных данных в субрегиональном разрезе, что может существенно повлиять на результат. Поэтому автором был предложен принципиально новый оригинальный подход к исследованию МТМ на основе микроанализа. Перед применением этой методики в полном масштабе, она была отработана на отдельном муниципальном образовании Подмосковья – городе Дубна6.

В разделе (5.1) описана методика обработки микро-данных, источником которых являются базы данных налоговой инспекции, пенсионного фонда и государственного реестра российских предприятий, найденных в свободном доступе в сети интернет. Позиция автора в отношении использования этой неофициальной информации четко обозначена:

  • Указанные базы данных были скачаны с публичного сайта в Интернет. Никаких противоправных действий для их приобретения (кража, взлом, покупка и т.п.) не осуществлялось.
  • Использование этой информации осуществлялось исключительно в научных целях и по причине ее недоступности по официальным каналам. Используемые методы статистического анализа исключают обнародование каких-либо персональных данных.

Анализировались данные 2001 года, что позволяет осуществить прямое перекрестное сравнение с результатами макро-анализа за тот же период, представленного в четвертой главе.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.