CC BY
43
Пространственная Экономика 2021. Том 17. № 3. С. 133-155
JEL: C31, J15, J61 https://dx.doi.Org/10.14530/se.2021.3.133-155
УДК 332+338
Отношение к иммигрантам в России: региональный аспект
О.А. Демидова
Демидова Ольга Анатольевна
кандидат физико-математических наук, доцент
доцент департамента прикладной экономики
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Покровский б-р, 11, Москва, 109028, Российская Федерация E-mail: demidova@hse.ru ORCID: 0000-0001-5201-3207
Аннотация. В работе изучаются вопросы, связанные с выявлением факторов, влияющих на отношение россиян к иммигрантам. В качестве таких факторов были выбраны индивидуальные характеристики респондентов (пол, возраст, уровень образования, семейный статус, уровень дохода и т. д.), а также показатели, характеризующие место проживания респондента (регион, тип населенного пункта) и экономическую ситуацию в соответствующем регионе (валовой региональный продукт на душу населения, уровень безработицы, долю отраслей, в которых больше всего заняты мигранты и т. д.). Для анализа были использованы данные 7-й волны Всемирного исследования ценностей в России за 2017 г, содержащие информацию о 1810 респондентах из 61 российского региона. С помощью линейных регрессионных моделей и географически взвешенной регрессии было показано, что в среднем лучше всего к иммигрантам относятся молодежь и представители старшего поколения, респонденты с высшим образованием и имеющие средний или высокий уровень дохода. Однако отношение к иммигрантам и влияние выбранных факторов очень сильно варьируется в зависимости от места проживания респондентов. Лучше всего относятся к иммигрантам жители небольших, не столичных городов, а также жители Самарской и Свердловской областей, а хуже всего - жители самых бедных и самых богатых регионов. Отношение к иммигрантам также улучшается с увеличением доли строительства и торговли в экономике региона (это отрасли, где работает очень много иммигрантов). Местные жители постепенно привыкают к иммигрантам, чем выше доля мигрантов, приехавших из-за границы, тем лучше жители соответствующего региона к ним относятся.
Ключевые слова: иммигранты, отношение к иммигрантам, Всемирное исследование ценностей, регионы России, линейная регрессионная модель, географически взвешенная регрессия
Для цитирования: Демидова О.А. Отношение к иммигрантам в России: региональный аспект // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 3. С. 133-155. https://dx.doi. org/10.14530/se.2021.3.133-155
© Демидова О.А., 2021
Attitude towards Immigrants in Russia: Regional Aspect
O.A. Demidova
Olga Anatolyevna Demidova
Candidate of Sciences (Mathematics), Associate Professor Associate Professor of the Department of Applied Economics
National Research University Higher School of Economics, 11 Pokrovsky Bl., Moscow, 109028, Russian Federation E-mail: demidova@hse.ru ORCID: 0000-0001-5201-3207
Abstract. The paper examines the issues related to the identifying factors that influence the attitude of Russian people towards immigrants. As such factors, we selected the individual characteristics of the respondents (gender, age, educational level, marital status, income level, etc.), as well as indicators characterizing the respondent's place of residence (region, type of settlement) and the economic situation in the corresponding region. (gross regional product per capita, unemployment rate, share of industries in which migrants are most employed, etc.). The analysis was based on the data of the 7th World Value Survey for Russia in 2017, containing information on 1,810 respondents from 61 Russian regions. With the help of linear regression models and geographically weighted regression was shown that the best attitude towards immigrants demonstrated young people and older generation, respondents with higher education and with average or high-income level. However, attitudes towards immigrants are varying sufficiently and greatly depend on the place of residence. The best attitude towards immigrants demonstrate residents of noncapital cities, as well as residents of the Samara and Saratov regions, the worst - residents of the most poor and most rich regions.Attitude towards immigrants is also improving with an increase in the share of construction and trade in the economy of the region (these industries employ the most immigrants). Local residents are gradually getting used to immigrants, the higher the proportion of migrants who came from abroad, the better the residents of the respective region relate to immigrants.
Keywords: immigrants, attitude towards immigrants, World Value Survey, regions of Russia, linear regression model, geographically weighted regression
For citation: Demidova O.A. Attitude towards Immigrants in Russia: Regional Aspect. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2021, vol. 17, no. 3, pp. 133-155. https:// dx.doi.org/10.14530/se.2021.3.133-155 (In Russian)
ВВЕДЕНИЕ
Доля населения трудоспособного возраста в России, как и во многих европейских странах, постоянно сокращается. Если по России в среднем в 2005 г. она составляла 63%, в 2010 г. - 61,5%, то в 2019 г - 56,3%. Увеличивается доля населения старше трудоспособного возраста (в 2005 г - 20,5%, в 2010 г - 22,3%, в 2019 г. - 25%. Очень сильно увеличился коэффициент демографической нагрузки (количество людей нетрудоспособного возрас-
ОТНОШЕНИЕ К ИММИГРАНТАМ В РОССИИ: РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ ЦЭ
№ 3 2021
та на 1000 человек трудоспособного возраста). В 2005 г он составлял 589, в 2010 г. - 626, в 2019 - 775. Одним из выходов из сложившейся демографической ситуации является привлечение иммигрантов в качестве рабочей силы.
Как отмечает Е. Варшавер1: «У развивающейся экономики всегда будет потребность в низкоквалифицированной рабочей силе - это создает возможность расширения. Когда у тебя есть дешевая рабочая сила, себестоимость товара низкая и маржа более высокая. Дальше эту маржу можно вкладывать в развитие. Абсолютно всегда и везде экономика будет расти за счет мигрантов. Сначала это были сельские мигранты, потом - международные в связи с тем, что так распорядилась мир-система, как сказал бы Иммануил Валлерстайн. Одновременно этот процесс всегда будет приводить к раздражению местного населения. Всегда будет дискурс о том, что мигранты все заполонили и вытесняют местное население».
Поэтому неудивительно, что в конце 2018 г. была принята Концепция государственной миграционной политики Российской Федерации на 2019-2025 годы2 (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 31 октября 2018 г. №2 622). Одна из задач этой концепции - «создание условий для адаптации к правовым, социально-экономическим, культурным и иным условиям жизни в Российской Федерации иностранных граждан». В связи с этим с нашей точки зрения представляет интерес определение регионов, в которых коренное население сравнительно хорошо относится к иммигрантам, что обеспечивает возможность формирования за их счет равновесного рынка труда. В данном исследовании продемонстрировано, как с помощью линейных эконометрических моделей, включающих в том числе информацию о месте проживания индивидов, можно выявить такие регионы.
Также представляет интерес выявление индивидуальных факторов (таких как пол, возраст, уровень образования, доход, семейное положение и т. д., и т. п.), влияющих на отношение россиян к иммигрантам. Обладая подобной информацией, можно выделить наиболее критично настроенные группы и для снижения степени социального напряжения пытаться подкорректировать это отношение через различные каналы (рекламу, СМИ и т. д.).
Однако регионы России весьма неоднородны, достаточно сильно отличаются географическим положением, экономическими и социальными факторами, для них характерно этническое и религиозное многообразие и т. д.,
1 Как изменилось отношение к мигрантам в России, почему им стали больше платить и что о них публично говорят? // Meduza. 2020. 10 октября. URL: https://meduza.io/feature/2020/10/24/ kak-izmenilos-otnoshenie-k-migrantam-v-rossii-pochemu-im-stali-bolshe-platit-i-chto-o-nih-publichno-govoryat (дата обращения: август 2021).
2 О Концепции государственной миграционной политики Российской Федерации на 2019— 2025 годы: указ Президента Российской Федерации от 31 октября 2018 г. № 622. URL: http:// kremlin.ru/acts/bank/43709 (дата обращения: август 2021).
и т. п. Поэтому и влияние одних и тех же индивидуальных факторов в различных регионах может быть неодинаковым. В статье продемонстрировано, как можно попытаться выявить соответствующую разницу во влиянии индивидуальных характеристик респондентов на их отношение к иммигрантам с помощью географически взвешенной регрессии.
КРАТКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ И ОСНОВНЫЕ ГИПОТЕЗЫ
Существует очень много исследований, посвященных выявлению факторов, влияющих на отношение жителей разных стран к иммигрантам. Поскольку настроения в обществе в этом вопросе меняются сравнительно медленно, то позволю себе сделать отсылки к литературным обзорам прошлых статей автора, посвященных этой теме (Демидова, 2012; Demidova, 2014). В частности, основные теории, объясняющие отношение жителей разных стран к иммигрантам, условно можно разделить на две большие группы: основанные на экономической точке зрения и основанные на социально-культурной точке зрения (Hainmueller, Hopkins, 2014). Согласно первой группе теорий, отношение к иммигрантам в большей мере зависит от ситуации на рынках труда стран проживания респондентов, распределения общественных благ и т. д., и т. п. (Malchow-M0ller et al., 2006; Facchini, Mayda, 2009; Dustmann et al., 2013; Llull, 2018).
Согласно второй группе теорий, включающей теорию социальной идентификации (Social Identity Theory), для коренных респондентов очень важна самоидентификация с некоторой социально-культурной группой, к которой иммигранты часто не принадлежат (Ramos et al., 2016; Esses et al., 2005; Esses et al., 1998; Hainmueller, Hopkins, 2014; Kustov, 2019). Ко второй группе теорий принадлежит и комбинированная теория угроз (Integrated Threat Theory), подробно описанная в (Stephan, Stephan, 2001; Stephan, Stephan, 2013; Ward, Masgoret, 2006). Согласно этой теории, коренные жители ожидают со стороны иммигрантов несколько видов угроз: реальную угрозу, связанную с конкуренцией за рабочие места на рынке труда; символическую угрозу, связанную с различием социальных, культурных, моральных норм, обычаев, религии и т.д.; межгрупповую тревожность, состоящую в дискомфорте при взаимодействии с членами других социальных групп; негативные стереотипы в отношении членов других социально-культурных групп.
Рассматривая отношение респондентов к иммигрантам с точки зрения этих теорий, для выявления факторов, влияющих на отношение к иммигрантам, в модели включают как индивидуальные характеристики респондентов, так и макроэкономические характеристики стран проживания респондентов.
Большинство исследований проведено с использованием различных волн Европейского социального исследования (European Social Survey, ESS)1, поэтому набор выбранных индивидуальных характеристик достаточно стабилен: пол, возраст, уровень образования, семейное положение, тип проживания и т. п.
Подробный и свежий обзор анализа этих характеристик может быть найден в статье (Мастикова, Фадеев, 2020). В частности, отмечено, что российскими и зарубежными исследователями не было выявлено стабильных результатов, касающихся влияния пола респондента и его семейного положения, типа поселения; молодежь, как правило, более терпима к иммигрантам. Однако в работе (Мукомель, 2017) по данным 24 волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ)2 было показано, что респонденты старшего возраста также позитивно относятся к иммигрантам); высшее образование улучшает отношение респондентов к иммигрантам. В статье (Мастикова, Фадеев, 2020) также по данным Европейского социального исследования за 2018 г. с применением алгоритма дерева решений была выявлена группа респондентов, наиболее критически настроенная по отношению к иммигрантам - это женщины 60-69 лет с низким уровнем образования и проживающие в больших городах или их пригородах. Более детальный анализ отношения к иммигрантам молодежи (1530 лет) (включая сравнительный анализ с отношением к иммигрантам молодежи в Европейском союзе) проведен в статье (Мастикова, 2020) по данным Европейского социального исследования за 2006-2018 гг.3 Показано, что наиболее позитивно вклад иммигрантов в экономику, культуру и жизнь в целом оценивают 15-19-летние россияне, с течением времени наблюдается тенденция улучшения отношения к иммигрантам. Наиболее близкой по взглядам к российской молодежи оказалась шведская, причем в обоих случаях решающее значение имеют степень доверия и удовлетворенность властью в стране. Отмечено также, что «большинство предыдущих исследований показывают, что по мере повышения уровня образования респондентов их отношение к иммигрантам становится более позитивным <...>, однако механизм, лежащий в основе данной тенденции, остается дискуссионным» (Мастикова, 2020).
В настоящем исследовании сделана попытка подробнее остановиться на влиянии места проживания респондентов на их отношение к иммигран-
1 European Social Survey / ESS ERIC. 2021. URL: https://www.europeansocialsurvey.org (дата обращения: август 2021).
2 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения / НИУ ВШЭ. 2017. URL: https://www.hse.ru/rlms/ (дата обращения: август 2021).
3 ESS в России / ESS ERIC. 2021. URL: https://www.europeansocialsurvey.org/about/country/ russian_federation/ess_russia.html (дата обращения: август 2021).
там. У российских исследователей, как уже отмечалось выше, нет однозначного мнения на этот счет. Согласно результатам, приведенным в работе (Bessudnov, 2016), на основе использования данных опроса Фонда общественного мнения (ФОМ) за 2011 г.1, жители небольших городов и деревень лучше относятся к иммигрантам по сравнению с жителями больших городов, что, как отмечает автор, нетипично для жителей европейских стран, там обычно имеет место противоположная тенденция. Однако выводы работы (Мастикова, 2019) по данным 8-й волны Европейского социального исследования за 2016 г.2 показывают, что «доля негативно настроенных по отношению к мигрантам чуть выше в малых городах». Так что соответствующий вопрос нельзя считать закрытым.
Отметим, что настоящая статья ближе к первой теории, объясняющей отношение к иммигрантам в регионах России во многом исходя из общей макроэкономической ситуации в регионе и структуры региональных рынков труда, в частности, доли отраслей, в которых в большей степени используется труд иммигрантов.
С учетом перечисленных выше исследований и приведенных аргументов для эмпирической проверки была сформулирована основная гипотеза: влияние личных характеристик респондентов на их отношение к иммигрантам варьируется по регионам России.
Предположения, касающиеся влияния конкретных факторов, будут сформулированы далее при описании используемых при анализе переменных.
ДАННЫЕ И ПЕРЕМЕННЫЕ
Для проверки выдвинутой гипотезы были использованы самые свежие из существующих на момент проведения исследования данные 7-й волны Всемирного исследования ценностей (WVS) в России за 2017 г. (World..., 2020). Соответствующий опрос был проведен Институтом сравнительных социальных исследований. Выборка включает 1810 респондентов не моложе 18 лет и является репрезентативной в разрезе 8 федеральных округов.
Основная переменная была сконструирована из ответов на вопрос: «Мне хотелось бы узнать Ваше мнение об иммигрантах, то есть о людях из других стран, которые переезжают жить в Россию. Какое влияние, на Ваш взгляд, эти люди оказывают на развитие России?» с вариантами ответа: 5 - очень хорошее, 4 - довольно хорошее, 3 - в чем-то хорошее, в чем-то плохое, 2 -
1 Фонд общественного мнения. 2013. URL: https://fom.ru/Nastroeniya/10817 (дата обращения: июль 2021).
2 ESS8-2016 / ESS ERIC. 2021. URL: https://www.europeansocialsurvey.org/data/download. html?r=8 (дата обращения: июль 2021).
довольно плохое, 1 - очень плохое, 8 - затрудняюсь ответить, 9 - отказ от ответа. Распределение ответов выглядело следующим образом: 5 - 29 респондентов (1,6%), 4 - 230 респондентов (12,71%), 3 - 987 респондентов (54,53%), 2 - 337 респондентов (18,62%), 1 - 117 респондентов (6,46%), 8 -107 респондентов (5,91%), 9 - 3 респондента (0,17%).
Зависимая переменная Immigrants была сконструирована следующим образом: 5 - если респондент ответил «очень хорошее», 4 - «довольно хорошее», 2 - «довольно плохое», 1 - «очень плохое», 3 - если респондент четко не определился с отношением к иммигрантам, т. е. дал один из ответов: «в чем-то хорошее, в чем-то плохое», или «затрудняюсь ответить», или «отказ от ответа».
Характеристики индивидов из опросов WVS и ESS достаточно близки, поэтому в качестве личных характеристик индивидов были выбраны достаточно традиционные (и использованные во многих упомянутых выше статьях): возраст респондента (переменная AGE, принимающая значение от 18 до 91, средний возраст 45 лет), переменная MALE, характеризующая пол индивида (1 для мужчин и 0 для женщин), индикатор наличия высшего образования (переменная HIGHED), переменная MARRIED, характеризующая семейное положение индивида (равная 1 для состоящих в официальном или гражданском браке и 0 в противном случае), индикатор отсутствия у респондента работы UNEMPLOYED и индикатор пенсионного статуса RETIRED; LOWINCOME, MEDINCOME, HIGHINCOME - три дамми-пе-ременные, характеризующие доход индивида, соответственно низкий, средний и высокий (60 индивидов, что составляет 3% от общего числа респондентов, не дали ответа на этот вопрос).
Для характеристики места проживания индивида используются переменные в используемой базе данных: N_REGION_ISO (характеризующая один из 61 регионов проживания респондента), H_SETTLEMENT (характеризующая тип населенного пункта: 1 - Москва, 2 - столица региона, 3 -областной центр, 4 - не столичный город, 5 - сельский населенный пункт), G_TOWNSIZE (характеризующая численность жителей населенного пункта: 1 - менее 2000, 2 - 2000-5000, 3 - 5000-10000, 4 - 10000-20000, 5 -20000-50000, 6 - 50000-100000, 7 - 100000-500000, 8 - более 500000).
ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ И ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Проверка гипотезы о независимости признаков
Для проверки основной гипотезы в первую очередь была проверена гипотеза о независимости признаков, касающихся отношения к иммигрантам (была использована переменная Immigrants) и места проживания
респондентов (были использованы три перечисленные выше переменные: N_REGION_ISO, H_SETTLEMENT, G_TOWNSIZE). Соответствующие значения хи-квадрат статистики Пирсона оказались равны соответственно:
Pearson chi-square (240) = 673,4974 (P-value = 0,000) для переменной N_REGION_ISO,
Pearson chi-square (16) = 46,5492 (P-value = 0,000) для переменной H_SETTLEMENT,
Pearson chi-square (28) = 50,5776 (P-value = 0,006) для переменной G_TOWNSIZE.
Во всех случаях гипотеза о независимости признаков отвергается, так что отношение респондентов к иммигрантам зависит от их места проживания, поэтому соответствующий набор дамми-переменных был включен в линейные модели, описанные в следующем пункте.
Линейные регрессионные модели
Хотя зависимая переменная Immigrants принимает 5 значений, в первую очередь для проверки основной гипотезы было принято решение использовать линейную модель, хотя это и является некоторым упрощением. Но большим плюсом линейных моделей является простота и наглядность интерпретации полученных результатов, в отличии от, например, упорядоченных моделей множественного выбора. Чтобы придать большую гибкость функциональной форме модели, непрерывная переменная AGE была включена в уравнение регрессии с квадратом. Поскольку тест Уайта позволил выявить гетероскедастичность ошибок регрессии, то для получения состоятельных оценок стандартных ошибок коэффициентов во всех случаях были использованы стандартные ошибки в форме Уайта.
В модели (1) не учитывалось место проживания респонтов:
Mmigrantsi = ß + ßAGE AGE, + ß^ AGE. 2 + ßMALE MALE. + ßHED HIGHEDi + + ßmar MARRIED. + ßl0w LOWINCOME. + ßum MEDINCOMEi + + ßmr„ HIGHINCOME. + ßjm UNEMPLOYEDi + ß RETIREDi +
' high i r un r ret
+ e, i = 1.....1810. (1)
В модели (2) учитывался регион проживания индивидов:
Emigrants. = ß0 + ßageage г + ßagE2 AGE2 + ßmaleMALEi + ßhed HIGHED г +
+ ßmar MARRIED t + ßlow LOWINCOME. + ßum MEDINCOMEi + + ßM HIGHINCOME. + ß UNEMPLOYED. + Я RETIRED. +
r hIgh i r un i r ret i
+ x; = 2 Yj dj + e, (2)
с помощью набора дамми-переменных, D = 1, если индивид i проживает в регионе j (j = 1, ..., 61), D = 0, если индивид i не проживает в регионе j,
V
D = 0, если индивид i не проживает в регионе j. В уравнение не включена дамми-переменная D чтобы не возникла проблема теоретической мульти-коллинеарности, поскольку в уравнение регрессии включена константа.
В модели (3) учитывался тип населенного пункта проживания индивида:
Mmigrantsi = ß0 + ßAGE AGE. + ß^ AGE? + ßMALE MALE. + ßHED НЮНЩ + + ßmar MARRIED г + ßL0W LOWINCOMEi + ßum MEDINCOME. + + ß„Tr„ HIGHINCOMEi + ßUM UNEMPLOYED. + ß RETIRED. +
' high ' un i ' ret i
+ yRC REGCApi + Ycity CITY + Ytown TOWNi + Yvil VILLAGE + ep (3) с помощью набора дамми-переменных: REGCAP. = 1, если индивид i проживает в столице региона и 0 иначе; CITY. = 1, если индивид i проживает в областном центре и 0 иначе; TOWN. = 1, если индивид i проживает в не столичном городе и 0 иначе; VILLAGE. = 1, если индивид i проживает в сельском населенном пункте и 0 иначе.
В модели (4) учитывалась численность жителей населенного пункта проживания индивида:
Mmigrantsi = ß + ßage AGE + ßage AGE2 + ßmalemalei + ßhed HIGHED +
+ ßmar MARRIEDi + ßlow LOWINCOMEi + ßum MEDINCOME. + + ßmrw HIGHINCOME. + ßjm UNEMPLOYED. + ßmTRETIRED. + у, D2 5 +
r high i r un i r ret i ' 2_5 — i
+ Y5 10D5_10i + Y10 20D10—20i + Y20 50D20—50i + Y50 100D50_100- +
+ Y]00—500D100—500i + Y>500D > 500i + ei, (4)
с помощью набора дамми-переменных: D2_5i = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 2-5 тыс. чел. и 0 иначе; D5_10, = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 5-10 тыс. чел. и 0 иначе; D10—20i = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 10-20 тыс. чел. и 0 иначе; D20_50, = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 20-50 тыс. чел. и 0 иначе; D50_100, = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 50-100 тыс. чел. и 0 иначе; D100_500, = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью 100-500 тыс. чел. и 0 иначе; D > 500, = 1, если индивид i проживает в населенном пункте численностью более 500 тыс. чел. и 0 иначе.
Во всех моделях (1) - (4) e i = 1, ... , n - ошибки регрессии, оцениваются коэффициенты бета и гамма.
Три набора дамми-переменных, созданных на основе переменных N—REGION—ISO, H—SETTLEMENT, G_TOWNSIZE, включаются в модели по отдельности, чтобы избежать проблемы мультиколлинеарности данных.
В таблице 1 приведены результаты оценки линейных моделей (1) - (4).
Таблица 1
Результаты оценки линейных моделей с учетом индивидуальных характеристик респондентов и места их проживания
Table 1
The results of the estimation of linear models based on individual characteristics of respondents and their place of residence
Переменная Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4
1 2 3 4 5
AGE -0,0248*** -0,0246*** -0,0256*** -0,0249***
AGE2 0,0002*** 0,0002*** 0,0002*** 0,0002***
MALE -0,0220 -0,0153 -0,0196 -0,0236
HIGHED 0,0864* 0,0876* 0,1008* 0,0874*
MARRIED 0,0314 0,0299 0,0306 0,0366
LOWINCOME 0,0155 0,0446 0,0292 0,0370
MEDINCOME 0,2618* 0,2421* 0,2783* 0,2772*
HIGHINCOME 0,4038** 0,3571** 0,4252** 0,4123**
UNEMPLOYED 0,0257 0,0178 0,0273 0,0088
RETIRED 0,0844 0,0556 0,0709 0,0769
CONST 3,1498***
N REGION ISOa)
Выделенная категория: Башкортостан
Хакассия -0,4956*
Республика Марий Эл -0,3594*
Республика Саха (Якутия) -0,5359**
Республика Удмуртия -0,3205*
Хабаровский край -0,4656**
Краснодарский край -0,6514***
Брянская область -0,5780***
Челябинская область -0,4900**
Иркутская область -0,3619**
Ивановская область -0,8324***
Кировская область -0,8436**
Курская область -0,7614**
Ростовская область -0,3978**
Самарская область 0,4677***
Саратовская область -0,4181*
Свердловская область 0,6297***
Тверская область -0,3332*
Ярославская область -0,2749*
Москва -0,3501***
Санкт-Петербург -0,3316**
H SETTLEMENT
Выделенная категория: Москва
Столица региона 0,1981**
1 2 3 4 5
Областной центр 0,2477***
Не столичный город 0,3517**
Сельский населенный пункт 0,2294**
G TOWNSIZE
Выделенная категория: Менее 2000
2000-5000 0,2408*
5000-10000 -0,1015
10000-20000 0,1199
20000-50000 0,0337
50000-100000 0,1537
100000-500000 -0,0476
Более 500000 0,0489
cons 3,1498*** 3,2845*** 2,9256*** 3,1026***
R2 0,0411 0,1804 0,049 0,0497
Примечания: * - р < 0,1; ** - р < 0,05; *** - р < 0,01; а) приведены оценки только тех коэффициентов при дамми-переменных регионов, которые оказались значимы, остальные для экономии места опущены, но доступны по требованию.
Источник: расчеты автора.
Полученные результаты оказались робастными (знаки, значимость коэффициентов и даже их абсолютные значения оценок при одних и тех же факторах очень близки), их можно прокомментировать следующим образом:
1. Зависимость от возраста оказалась квадратичной, к иммигрантам лучше всего относятся молодежь и старшее поколение, а хуже всего респонденты приблизительно 55 лет (это минимум квадратичной функции, характеризующей зависимость от возраста. Это соответствует и результатам, полученным в работах (Мастикова, Фадеев, 2020; Мукомель, 2017).
2. Пол и семейный статус респондента не влияют на его отношение к иммигрантам.
3. Респонденты с высшим образованием лучше относятся к иммигрантам. Этот факт уже не раз отмечался и зарубежными, и российскими исследователями (Мукомель 2017; Bessudnov, 2016).
4. Респонденты со средним уровнем дохода относятся к иммигрантам лучше, чем имеющие низкий доход, а высокий - еще лучше. По-видимому, это объясняется тем, что респонденты со средним и высоким уровнем дохода не опасаются конкуренции со стороны иммигрантов на рынке труда, но в то же время понимают, что иммигранты могут как заполнить низкоопла-чимые места на рынках труда, так и обогатить культурную жизнь в России.
5. Место проживания респондентов очень сильно влияет на их отношение к иммигрантам. Жители Москвы действительно относятся к иммигрантам хуже, чем жители многих других населенных пунктов, например,
не столичных городов, но есть немало регионов (Кировская, Ивановская, Курская области), где отношение к иммигрантам еще хуже. Лучше всего отношение к иммигрантам в Свердловской и Самарской областях.
Таким образом, полученные результаты подтвердили основную гипотезу, сформулированную во введении.
Отметим, что объясняющая сила линейной модели (измеряемая с помощью R2), в которую включены только переменные, характеризующие личные характеристики респондентов, сравнительно невелика (хотя гипотеза о совместной значимости коэффициентов при этих факторах не отвергается), существенно увеличивается при включении в модели факторов, характеризующих место проживания респондентов. Во многих исследованиях (например, Демидова, 2012) было показано, что на отношение респондентов к иммигрантам влияют не только их личные характеристики, но и макроэкономические показатели регионов, в которых они проживают. Поэтому множество объясняющих переменных было расширено за счет включения переменных регионального уровня. Ниже перечислены соответствующие переменные и ожидаемое направление влияния.
1) VPPPERCAPPPP (VRP) - валовой региональный продукт на душу населения, скорректированный по паритету покупательной способности, в качестве дефлятора выступала стоимость минимальной потребительской корзины товаров и услуг. Можно предположить, что чем выше значение этого показателя (отражающего общую экономическую ситуацию в регионе), тем лучше жители этого региона относятся к иммигрантам, поскольку в богатых регионах последние в основном занимают невостребованные коренным населением, сравнительно низко оплачиваемые рабочие места. В то же время в бедных регионах жители могут видеть в иммигрантах конкурентов на рабочие места и в большинстве своем негативно относиться к ним. Однако жители богатых регионов могут выдеть в иммигрантах угрозу культурным ценностям и из-за этого хуже к ним относиться. Таким образом, желательно использовать более гибкую по сравнению с линейной функциональную зависимость.
2) REGUNEMPL - уровень региональной безработицы. Ожидается, что чем выше уровень безработицы в регионе, тем хуже отношение его жителей к иммигрантам, в которых, с одной стороны, они могут видеть конкурентов на рынке труда. Но, с другой стороны, даже при сравнительно высоком уровне безработицы коренные жители регионов могут быть не заинтересованы занять низкооплачиваемые рабочие места, поэтому возможна и более сложная зависимость.
3) CONSTRUCTION, RETAIL - соответственно доля строительства и доля оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств и
мотоциклов в валовой добавленной стоимости региона. Это основные отрасли, в которых работают иммигранты1. Можно предположить, что чем больше доля этих отраслей в экономике регина, тем важнее для региона наличие иммигрантов и тем лучше отношение к последним коренных жителей региона.
4) REGIMMIGR - доля мигрантов в регионе, приехавших из-за границы (а не из того же самого региона и не из других российских регионов). Это в основном трудовые иммигранты - определенный вид экономических агентов. Согласно постулату новой экономической географии о влиянии эффекта масштаба на размещение экономических объектов, можно ожидать, что чем больше доля иммигрантов, тем более привыкают к ним коренные жители и тем лучше относятся.
Для того чтобы избежать проблемы мультиколлинеарности данных, в модели не включались одновременно макроэкономические показатели регионов и наборы факторов, характеризующих место проживания респондентов. Чтобы добиться большей функциональной гибкости, для каждой переменной регионального уровня первоначально была выбрана квадратичная зависимость, если же коэффициент при квадратичном члене оказывался незначимым, соответствующая переменная не включалась в окончательную спецификацию.
В итоге была оценена следующая модель:
Immigrantsi = ß + ßAQE AGE. + ßAGE2AGE? + ßmale MALE, + ßhed highed, +
+ ßmar MARRIEDi + ßlow LOWINCOME i + ßum MEDINCOME. + + ßmr„ HIGHINCOME. + ßjm UNEMPLOYED. + ß RETIRED. + v VRP. +
' high i r un i r ret i ' vrp 1
+ w VRP 2 + Yregunempl REGUNEMPLl + Yregunempl2 REGUNEMPLf +
+ Yregm REGIMMIGR + Ycons C0NSTRUCTI0Nt + Yretal RETAIL1 + er (5)
Таблица 2 содержит результаты оценивания.
Отметим, что оценки коэффициентов при переменных, отражающих индивидуальные характеристики респондентов, изменились мало, что свидетельствует о робастности полученных результатов.
Согласно полученным результатам, зависимость от переменной VPPPERCAPPPP (валовой региональный продукт на душу населения, скорректированный по паритету покупательной способности) оказалась квадратичной, по мере увеличения ВРП отношение к иммигрантам сначала улучшается, а потом снижается, хуже всего к иммигрантам относятся в самых бедных и самых богатых регионах. Как уже отмечалось ранее, причина мо-
1 Немало иммигрантов работает еще в ЖКХ, но, к сожалению, соответствующие данные не предоставляются в свободном доступе.
жет заключаться в том, что жители бедных регионов опасаются конкуренции на рынках труда, а жители богатых регионов видят угрозы, связанные с различием социальных, культурных, моральных норм и т. п.
Таблица 2
Результаты оценки линейных моделей с учетом индивидуальных характеристик респондентов и региональных факторов
Table 2
The results of the estimation of linear models based on individual characteristics of respondents and regional factors
Переменная Модель 5
AGE -0,0232***
AGE2 0,0002***
MALE -0,0159
HIGHED 0,088*
MARRIED 0,0321
LOWINCOME 0,0194
MEDINCOME 0,2611*
HIGHINCOME 0,4098**
UNEMPLOYED 0,017
RETIRED 0,0768
VRPPERCAPPPP 8,437e-07**
VRPPERCAPPPPP2 -4,042e-13*
REGUNEMPL 0,1575***
REGUNEMPL2 -0,0091**
REGIMMIGR 0,0065*
CONSTRUCTION 0,0209*
RETAIL 0,0113*
cons 1,9104***
R2 0,0559
Примечания: * - p < 0,1; ** - p < 0,05; *** - p < 0,01. Источник: расчеты автора.
Аналогично квадратичной оказалась зависимость от уровня безработицы, наиболее критично к иммигрантам относятся в регионах с высоким уровнем безработицы, например, на Северном Кавказе (что может объясняться конкуренцией за рабочие места) и низким уровнем безработицы, например, в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге, что, как уже отмечалось ранее, вызвано потенциальной угрозой традиционным культурным ценностям.
Подтвердилось предположение о том, что чем больше доля строительства и торговли (традиционных отраслей, в которых заняты иммигранты) в экономике региона, тем лучше отношение жителей региона к иммигрантам.
Подтвердилось и предположение о том, что чем больше доля мигрантов, приехавших из-за границы, тем лучше отношение жителей этих регионов к иммигрантам, по-видимому, наступает привыкание.
Качество подгонки регрессии при включении переменных регионального уровня несколько увеличилось, но все еще остается достаточно низким. Можно предположить, что это связано с тем, что предположение о единой линейной зависимости от рассматриваемых индивидуальных характеристик для жителей всех регионов является слишком сильным, и следует применять более гибкие функциональные формы. Одной из таких возможностей является использование географически взвешенной регрессии, о которой пойдет речь в следующем разделе.
Географически взвешенная регрессия
Модель географически взвешенной регрессии имеет вид:
Y = fi0(utv) + % = 1 e(ufv) X + ,,
где i - номер индивида, i = 1, ..., n (в нашем случае n = 1810), Y. - i-е значение зависимой переменной (IMMIGRANTS), X ..., Xk - объясняющие факторы (в нашем случае AGE, AGE2, MALE, HIGHED, MARRIED, UNEMPLOYED, RETIRED, LOWINCOME, MEDINCOME, HIGHINCOME), et - ошибки регрессии.
В отличие от классической линейной регрессионной модели, где коэффициенты в ..., Рк являются константами, в географически взвешенной регрессии эти коэффициенты являются функциями от географических координат респондента (широты u и долготы v). В данном исследовании для каждого наблюдения используются координаты населенного пункта проживания индивида.
Подробное изложение нахождения оценок этих функций с помощью непараметрического метода оценивания приведено в статье (Балаш и др., 2011).
Формула для этих оценок имеет вид:
^ (utv) = (X'W^vX'X'W^Y (6)
где h - ширина окна (очень важный параметр при непараметрической оценке), Wh - матрица весовых коэффициентов, подробный способ построения которой изложен в (Балаш и др., 2011). В данном случае оптимальное значение ширины окна было выбрано методом кросс-валидации. Описание этого метода применительно к данному случаю и способ нахождения стандартных ошибок оценок коэффициентов приведены в статье (Балаш и др., 2011).
В таблице 3 содержатся результаты оценивания географически взвешенной регрессии с помощью статистического пакета R.
Таблица 3
Результаты оценки географически взвешенной регрессии
Table 3
The results of the estimation of geographically weighted regression
Переменная Минимум 0,25-квантиль Медиана 0,75-квантиль Максимум
AGE -0,04262 -0,03491 -0,03391 -0,0259 0,007167
AGE2 -0,00015 0,000221 0,000328 0,000348 0,000355
MALE -0,11078 -0,0193 -0,00712 -0,0017 0,221805
HIGHED -0,02444 0,047631 0,078652 0,165667 0,259627
MARRIED -0,13191 0,025341 0,037907 0,046338 0,37296
LOWINCOME -0,62223 -0,03967 0,071043 0,12313 0,967434
MEDINCOME -0,40092 0,210095 0,303012 0,343471 1,415693
HIGHINCOME -0,79347 0,34131 0,47661 0,543655 1,581867
UNEMPLOYED -0,38752 -0,12999 -0,05243 0,070782 0,416649
RETIRED -0,06058 0,021597 0,055806 0,075037 0,85974
_cons 1,342197 3,228627 3,242745 3,271328 3,469805
Источник: расчеты автора.
Результаты оценок коэффициентов в географически взвешенной регрессии позволяют утверждать, что влияние индивидуальных факторов на отношение к иммигрантам очень сильно варьируется.
Проверим значимость коэффициентов наклона для каждого фактора в каждой рассматриваемой точке. Поскольку индивидам, проживающим в одном и том же населенном пункте, соответствуют одни и те же координаты, то соответствующих коэффициентов наклона для каждой переменной будет столько же, сколько населенных пунктов, в данном случае 61. В таблице 4 приведены соответствующие оценки коэффициентов, стандартных ошибок и ^статистик только для переменных, коэффициенты при которых были значимы для линейной модели и зависимость которых была линейной (это переменные ШGHED, MEDINCOME, НЮНШСОМЕ).
Полученные результаты позволяют утверждать, что влияние индивидуальных факторов очень сильно различается по российским регионам. Например, наличие высшего образования повышает доверие к иммигрантам в регионах: Свердловская область, Республика Удмуртия, Пермский край, Челябинская, Курганская, Тюменская области, Республика Башкортостан, Кировская область, Республика Татарстан, Оренбургская, Архангельская, Омская области, Республика Марий Эл, Самарская, Ульяновская области, причем в наибольшей степени в Тюменской области. В Москве и Санкт-
Петербурге наличие высшего образования не влияет на отношение к иммигрантам. Зато в этих городах (но не только в них) степень доверия к иммигрантам увеличивается с ростом дохода, сильнее всего при росте дохода в Республике Бурятия.
Таблица 4
Более подробные результаты оценки географически взвешенной регрессии
Table 4
More detailed results of the estimation of geographically weighted regression
HIGHED MEDINCOME HIGHINCOME
Регион оценка коэффициента стандартная ошибка t-отно-ше-ние* оценка коэффициента стандартная ошибка t-отно-шение оценка коэффициента стандартная ошибка t-отно-шение
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Республика Башкортостан 0,17 0,06 3,02 0,22 0,12 1,78 0,34 0,14 2,34
Республика Бурятия 0,17 0,17 1,00 1,28 0,51 2,50 1,58 0,58 2,74
Чеченская Республика 0,06 0,05 1,19 0,40 0,12 3,27 0,60 0,14 4,24
Республика Дагестан 0,07 0,05 1,36 0,39 0,12 3,21 0,59 0,14 4,13
Кабардино-Балкарская Республика 0,05 0,05 0,94 0,41 0,12 3,34 0,62 0,14 4,35
Республика Хакассия 0,15 0,11 1,36 0,27 0,41 0,67 -0,16 0,47 -0,34
Республика Марий Эл 0,12 0,05 2,57 0,29 0,11 2,57 0,44 0,13 3,40
Республика Саха (Якутия) 0,05 0,21 0,21 -0,06 0,56 -0,12 0,34 0,60 0,56
Республика Татарстан 0,15 0,05 2,89 0,25 0,12 2,20 0,39 0,14 2,86
Республика Удмуртия 0,17 0,05 3,12 0,24 0,12 1,99 0,36 0,14 2,61
Алтайский край 0,17 0,11 1,58 -0,22 0,39 -0,57 -0,71 0,44 -1,62
Хабаровский край 0,20 0,20 0,98 0,07 0,47 0,15 0,59 0,52 1,14
Краснодарский край 0,03 0,05 0,51 0,41 0,12 3,41 0,63 0,14 4,45
Красноярский край 0,16 0,11 1,42 0,20 0,41 0,48 -0,24 0,47 -0,52
Пермский край 0,17 0,05 3,11 0,24 0,12 1,98 0,36 0,14 2,59
Приморский край 0,22 0,21 1,07 0,13 0,49 0,26 0,81 0,54 1,51
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ставропольский край 0,04 0,05 0,81 0,40 0,12 3,37 0,62 0,14 4,41
Амурская область 0,15 0,19 0,77 0,04 0,45 0,09 0,56 0,50 1,11
Архангельская область 0,13 0,05 2,75 0,27 0,12 2,36 0,42 0,13 3,17
Астраханская область 0,08 0,05 1,57 0,37 0,12 3,17 0,55 0,13 4,09
Белгородская область 0,03 0,05 0,56 0,36 0,11 3,16 0,57 0,14 4,13
Брянская область 0,02 0,05 0,31 0,35 0,12 2,90 0,55 0,14 3,78
Челябинская область 0,19 0,06 3,09 0,13 0,14 0,91 0,22 0,16 1,34
Иркутская область 0,14 0,13 1,05 1,24 0,53 2,36 1,11 0,57 1,93
Ивановская область 0,07 0,05 1,53 0,31 0,11 2,75 0,48 0,13 3,65
Калининградская область -0,02 0,07 -0,35 0,30 0,16 1,82 0,46 0,20 2,34
Кемеровская область 0,17 0,11 1,51 -0,07 0,40 -0,18 -0,56 0,46 -1,22
Кировская область 0,15 0,05 2,95 0,27 0,11 2,34 0,41 0,13 3,09
Курганская область 0,22 0,07 3,04 -0,03 0,17 -0,20 0,01 0,19 0,06
Курская область 0,02 0,05 0,43 0,36 0,12 3,08 0,56 0,14 4,01
Ленинградская область 0,04 0,05 0,66 0,28 0,13 2,22 0,44 0,15 2,92
Липецкая область 0,05 0,05 1,04 0,34 0,11 3,08 0,54 0,13 4,05
Московская область 0,05 0,05 1,03 0,32 0,11 2,79 0,50 0,14 3,68
Мурманская область 0,05 0,06 0,76 0,15 0,15 1,05 0,27 0,18 1,52
Нижегородская область 0,09 0,05 1,89 0,30 0,11 2,74 0,47 0,13 3,64
Новгородская область 0,02 0,06 0,43 0,28 0,13 2,15 0,44 0,16 2,83
Новосибирская область 0,19 0,11 1,75 -0,33 0,37 -0,88 -0,79 0,42 -1,89
Омская область 0,22 0,08 2,69 -0,40 0,25 -1,60 -0,51 0,27 -1,90
Оренбургская область 0,17 0,06 2,85 0,19 0,13 1,45 0,29 0,15 1,94
Орловская область 0,03 0,05 0,60 0,35 0,12 2,99 0,54 0,14 3,92
ОТНОШЕНИЕ К ИММИГРАНТАМ В РОССИИ: РЕГИОНАЛЬНЫМ АСПЕКТ ЦЭ
№ 3 2021
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Пензенская область 0,09 0,05 1,81 0,32 0,11 2,96 0,50 0,13 3,89
Псковская область 0,01 0,06 0,09 0,28 0,14 2,06 0,45 0,17 2,69
Ростовская область 0,03 0,05 0,67 0,39 0,12 3,37 0,61 0,14 4,40
Рязанская область 0,06 0,05 1,19 0,33 0,11 2,98 0,52 0,13 3,93
Сахалинская область 0,24 0,22 1,12 0,11 0,50 0,22 0,65 0,54 1,20
Самарская область 0,12 0,05 2,44 0,30 0,11 2,68 0,45 0,13 3,49
Саратовская область 0,08 0,05 1,75 0,33 0,11 3,06 0,51 0,13 4,00
Свердловская область 0,21 0,06 3,21 0,12 0,14 0,83 0,20 0,16 1,24
Тамбовская область 0,06 0,05 1,29 0,34 0,11 3,08 0,53 0,13 4,05
Томская область 0,20 0,11 1,89 -0,34 0,37 -0,92 -0,78 0,41 -1,90
Тульская область 0,05 0,05 0,94 0,33 0,11 2,95 0,52 0,14 3,88
Тверская область 0,04 0,05 0,83 0,31 0,12 2,62 0,49 0,14 3,45
Тюменская область 0,26 0,09 3,04 -0,37 0,25 -1,48 -0,49 0,27 -1,80
Ульяновская область 0,11 0,05 2,39 0,30 0,11 2,71 0,46 0,13 3,54
Владимирская область 0,06 0,05 1,26 0,32 0,11 2,81 0,50 0,13 3,71
Волгоградская область 0,07 0,05 1,37 0,36 0,11 3,23 0,55 0,13 4,21
Вологодская область 0,08 0,05 1,59 0,29 0,12 2,51 0,46 0,14 3,34
Воронежская область 0,06 0,05 1,27 0,35 0,11 3,15 0,54 0,13 4,13
Ярославская область 0,07 0,05 1,31 0,30 0,12 2,61 0,47 0,14 3,46
Москва 0,05 0,05 0,98 0,32 0,11 2,80 0,50 0,14 3,69
Санкт-Петербург 0,02 0,06 0,32 0,27 0,14 1,96 0,42 0,16 2,58
Примечание: жирным шрифтом выделены значимые на 5%-м уровне коэффициенты. * Традиционно рассчитывается как отношение оценки коэффициента к стандартной ошибке. Источник: расчеты автора.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В представленном исследовании изучались вопросы, связанные с влиянием личных характеристик представителей 61 российского региона к иммигрантам. Было показано, что существенными факторами являются возраст, высшее образование и доход респондентов. Молодежь и представители самого старшего поколения наиболее позитивно относятся к иммигрантам. Высшее образование и высокий уровень дохода также улучшают отношение к иммигрантам. Согласно полученным результатам можно составить и обобщенный портрет россиянина, наиболее негативно относящегося к иммигрантам: ему (или ей, гендерных различий выявлено не было) около 55 лет, высшее образование отсутствует, доход ниже среднего. Большое значение при формировании отношения к иммигрантам имеет и место проживания респондентов. Проведенный анализ показал, что лучше всего к иммигрантам относятся жители Свердловской и Самарской областей, что объясняется, вероятнее всего, исторически многонациональным составом населения, а наиболее критично - жители Ивановской, Курской и Кировской областей, что объясняется, возможно, не самой лучшей ситуацией на рынках труда этих регионов (но и не самой плохой).
Очень сильно влияет на отношение к иммигрантам структура экономики региона. Чем выше доля отраслей, в которых традиционно заняты иммигранты, тем лучше отношение к ним. Россияне постепенно привыкают к иммигрантам. Чем выше доля иммигрантов, тем лучше отношение к ним жителей региона.
Конечно, отношение к иммигрантам сильно зависит от страны, из которой они прибыли, от их сферы деятельности и т. д., но, к сожалению, в использованном опросе была доступна только самая общая информация об отношении к иммигрантам, но даже по ней удалось установить, что взгляды россиян в этом вопросе достаточно сильно различаются, и географические факторы объясняют существенную часть таких различий.
Благодарность. Автор благодарит анонимного рецензента за очень полезные критические замечания и предложения, благодаря которым первоначальный текст статьи был существенно переделан.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Балаш В.А., Балаш О.С., Харламов А.В. Эконометрический анализ геокодированных
данных о ценах на жилую недвижимость // Прикладная эконометрика. 2011. № 2
(22). C. 62-77.
Демидова О.А. Отношение жителей европейских стран к иммигрантам: сравнительный эконометрический анализ по данным европейского социального исследования // Прикладная эконометрика. 2012. № 4 (28). С. 23-34. Мастикова Н.С. Отношение российской и европейской молодежи к иммигрантам (на основе данных ESS 2006-2018 гг.) // Общественные науки и современность. 2020. № 6. С. 164-178. https://doi.org/10.31857/S086904990013055-2 Мастикова Н.С., Фадеев П.В. Кто настроен против иммигрантов в России? Анализ некоторых социально-демографических характеристик // Вестник Института социологии. 2020. Т. 11. № 4. C. 99-125. https://doi.Org/10.19181/vis.2020.11.4.681 Мастикова Н.С. Отношение к мигрантам в малых городах // Малые города в социальном пространстве России / отв. ред. В.В. Маркин, М.Ф. Черныш. М.: ФНИСЦ РАН, 2019. С. 189-207. Мукомель В.И. Ксенофобы и их антиподы: кто они? // Мир России. Социология. Этнология. 2017. T. 26. № 1. C. 32-57. Bessudnov A. Ethnic Hierarchy and Public Attitudes towards Immigrants in Russia // European Sociological Review. 2016. Vol. 32. Issue 5. Рр. 567-580. https://doi. org/10.1093/esr/jcw002 Demidova O.A. How Russian and Ukrainian Citizens Perceive the Role of Immigrants in Their Country: A Comparison with European Residents // International Journal of Computational Economics and Econometrics. 2014. Vol. 4. No. 1/2. Pp. 181-206. https://doi.org/10.1504/IJCEE.2014.060290 Dustmann C., Frattini T., Preston I.P. The Effect of Immigration along the Distribution of Wages // Review of Economic Studies. 2013. Vol. 80. Issue 1. Pp. 145-173. https://doi. org/10.1093/restud/rds019 Esses V.M., Dovidio J.F., Semenya A.H., Jackson L.M. Attitudes toward Immigrants and Immigration: The Role of National and International Identity // The Social Psychology of Inclusion and Exclusion / Edited by Abrams D., Hogg M., Marques J. New York: Psychology Press, 2005. Pp. 317-337. Esses V.M., Jackson L.M., Armstrong T.L. Intergroup Competition and Attitudes toward Immigrants and Immigration: An Instrumental Model of Group Conflict // Journal of Social Issues. 1998. Vol. 54. No. 4. Pp. 699-724. https://doi.org/10.1111/j.1540-4560. 1998.tb01244.x
Facchini G., Mayda A.M. Does the Welfare State Affect Individual Attitudes toward Immigrants? Evidence across Countries // The Review of Economics and Statistics. 2009. Vol. 91. Issue 2. Pp. 295-314. https://doi.org/10.1162/rest.9L2.295 Hainmueller J., Hopkins D.J. Public Attitudes toward Immigration // Annual Review of Political Science. 2014. Vol. 17. Pp. 225-249. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-102512-194818 Kustov A. Is There a Backlash Against Immigration from Richer Countries? International Hierarchy and the Limits of Group Threat // Political Psychology. 2019. Vol. 40. Issue 5. Pp. 973-1000. https://doi.org/10.1111/pops.12588 Llull J. Immigration, Wages, and Education: A Labour Market Equilibrium Structural Model // The Review of Economic Studies. 2018. Vol. 85. Issue 3. Pp. 1852-1896. https://doi.org/10.1093/restud/rdx053 Malchow-M0ller N., Munch J.R., Schroll S., Skaksen J.R. Attitudes towards Immigration -Perceived Consequences and Economic Self-Interest // Economics Letters. 2008. Vol. 100. Issue 2. Pp. 254-257. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2008.02.003 Ramos A., Pereira C.R., Vala J. Economic Crisis, Human Values and Attitudes towards Immigrants // Values, Economic Crisis and Democracy / Edited by M. Voicu, I.C. Mochmann, H. Dhlmer. London: Routledge, 2016. Pp. 130-163.
Stephan W.S., Stephan C.W. An Integrated Threat Theory of Prejudice // Reducing Prejudice and Discrimination / Edited by S. Oskamp. New York: Psychology Press, 2013. Pp. 33-56.
Stephan W.G., Stephan C.W. Improving Intergroup Relations. SAGE Publications, 2001. 360 p.
Ward C., Masgoret A.M. An Integrative Model of Attitudes toward Immigrants // International Journal of Intercultural Relations. 2006. Vol. 30. Pp. 671-682. https://doi.org/10.1016/j. ijintrel.2006.06.002
World Values Survey Wave 7 (2017-2020) / World Values Survey Association. 2020. 27 p. URL: https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWV7.jsp (дата обращения: август 2021).
REFERENCES
Balash V.A., Balash O.S., Kharlamov A.V. Econometric Analysis of Geocoded Data on Residential Real Estate Prices. Prikladnaya Ekonometrika = Applied Econometrics, 2011, no. 2 (22), pp. 62-77. (In Russian).
Bessudnov A. Ethnic Hierarchy and Public Attitudes towards Immigrants in Russia. European Sociological Review, 2016, vol. 32, issue 5, pp. 567-580. https://doi.org/10.1093/ esr/jcw002
Demidova O.A. How Russian and Ukrainian Citizens Perceive the Role of Immigrants in Their Country: A Comparison with European Residents. International Journal of Computational Economics and Econometrics, 2014, vol. 4, no. 1/2, p. 181-206. https://doi. org/10.1504/IJCEE.2014.060290
Demidova O.A. The Attitude of Residents of European Countries to Immigrants: A Comparative Econometric Analysis Based on the Data of the European Social Research. Prikladnaya Ekonometrika = Applied Econometrics, 2012, no. 4 (28), pp. 23-34. (In Russian).
Dustmann C., Frattini T., Preston I.P. The Effect of Immigration along the Distribution of Wages. Review of Economic Studies, 2013, vol. 80, issue 1, pp. 145-173. https://doi. org/10.1093/restud/rds019
Esses V.M., Dovidio J.F., Semenya A.H., Jackson L.M. Attitudes toward Immigrants and Immigration: The Role of National and International Identity. The Social Psychology of Inclusion and Exclusion. Edited by Abrams D., Hogg M., Marques J. New York: Psychology Press, 2005, pp. 317-337.
Esses V.M., Jackson L.M., Armstrong T.L. Intergroup Competition and Attitudes toward Immigrants and Immigration: An Instrumental Model of Group Conflict. Journal of Social Issues, 1998, vol. 54, no. 4, pp. 699-724. https://doi.org/10.1111/j.1540-4560.1998. tb01244.x
Facchini G., Mayda A.M. Does the Welfare State Affect Individual Attitudes Toward Immigrants? Evidence across Countries. The Review of Economics and Statistics, 2009, vol. 91, issue 2, pp. 295-314. https://doi.org/10.1162/rest.9L2.295
Hainmueller J., Hopkins D. J. Public Attitudes toward Immigration. Annual Review of Political Science, 2014, vol. 17, pp. 225-249. https://doi.org/10.1146/annurev-polis-ci-102512-194818
Kustov A. Is There a Backlash Against Immigration from Richer Countries? International Hierarchy and the Limits of Group Threat. Political Psychology, 2019, vol. 40, issue 5, pp. 973-1000. https://doi.org/10.1111/pops.12588
Llull J. Immigration, Wages, and Education: A Labour Market Equilibrium Structural Mod-
el. The Review of Economic Studies, 2018, vol. 85, issue 3, pp. 1852-1896. https://doi. org/10.1093/restud/rdx053
Malchow-M0ller N., Munch J.R., Schroll S., Skaksen J.R. Attitudes towards Immigration - Perceived Consequences and Economic Self-Interest. Economics Letters, 2008, vol. 100, issue 2, pp. 254-257. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2008.02.003
Mastikova N.S. Attitude of Russian and European Youth to Immigrants (Based on ESS Data 2006-2018). Obshchestvennye Nauki i Sovremennost = Social Sciences and Contemporary World, 2020, no. 6, pp. 164-178. https://doi.org/10.31857/S086904990013055-2 (In Russian).
Mastikova N.S. Attitude to Migrants in Small Towns. Small Towns in the Social Space of the Russian Federation. Edited by V.V. Markin, M.F. Chernysh. Moscow: Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences, 2019, pp. 189-207. (In Russian).
Mastikova N.S., Fadeev P.V. Who is Set Against Migrants in Russia? Analyzing Certain Socio-Demographic Characteristics. Vestnik Instituta Sotsiologii = Bulletin of the Institute of Sociology, 2020, vol. 11, no. 4, pp. 99-125. https://doi.org/10.19181/ vis.2020.11.4.681 (In Russian).
Mukomel V.I. Xenophobes and Their Opposites: Who are They? Mir Rossii. Sotsiologiya. Etnologiya = Universe of Russia. Sociology. Ethnology, 2017, vol. 26, no. 1, pp. 32-57. (In Russian).
Ramos A., Pereira C.R., Vala J. Economic Crisis, Human Values and Attitudes towards Immigrants. Values, Economic Crisis and Democracy. Edited by M. Voicu, I.C. Moch-mann, H. Dulmer. London: Routledge, 2016, pp. 130-163.
Stephan W.G., Stephan C.W. Improving Intergroup Relations. SAGE Publications, 2001, 360 p.
Stephan W.S., Stephan C.W. An Integrated Threat Theory of Prejudice. Reducing Prejudice and Discrimination. Edited by S. Oskamp. New York: Psychology Press, 2013, pp. 33-56.
Ward C., Masgoret A.M. An Integrative Model of Attitudes toward Immigrants. International Journal of Intercultural Relations, 2006, vol. 30, pp. 671-682. https://doi. org/10.1016/j.ijintrel.2006.06.002
World Values Survey Wave 7 (2017-2020). World Values Survey Association, 2020, 27 p. Available at: https://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWV7.jsp (accessed August 2021).
Поступила в редакцию / Submitted: 18.07.2021
Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing: 18.08.2021 Принята к публикации / Accepted for publication: 01.09.2021 Доступно онлайн / Available online: 30.09.2021
