CC BY
170
УДК 911.3:314.72
П. В. Василенко ПРИМЕНЕНИЕ ГРАВИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА ВНУТРИОБЛАСТНЫХ МИГРАЦИЙ НА ПРИМЕРЕ НОВГОРОДСКОЙ И ПСКОВСКОЙ ОБЛАСТЕЙ
В статье рассмотрены внутрирегиональные миграции в Новгородской и Псковской областях. Предпринята попытка установления связи миграционных потоков и гравитационного притяжения населения методом корреляционного анализа. Анализируются показатели мобильности населения в регионах.
Ключевые слова: Новгородская область, Псковская область, миграция, гравитационное притяжение, корреляция, мобильность.
Миграция населения есть зафиксированное в пространстве и времени перемещение людей. В миграцию включают такие пространственные перемещения, совершающиеся между населенными пунктами, которые ведут к постоянной или временной смене места жительства, а также представляют регулярное двустороннее движение между местом жительства и сферой труда или учёбы. Безвозвратная миграция (или переселение) одновременно отвечает двум условиям: во-первых, население перемещается из одних населённых пунктов в другие, и, во-вторых, перемещения сопровождаются сменой постоянного места жительства [13]. Последнее, в свою очередь, фиксируется территориальными органами федеральной службы государственной статистики.
Исследования мобильности населения (на примере межрегиональных миграций) в разных странах показывают, что Россия уступает по этому показателю многим развитым странам мира, таким, как Швейцария, Нидерланды, Финляндия и др. [5].
Однако, при ощутимой разнице в площади стран и их административно-территориальных единиц, межрегиональные миграции, например, в Нидерландах, по расстоянию сопоставимы с межрайонными миграциями в Новгородской области, хотя и уступают по общему показателю. Показатель мобильности составляет в России 1,8% против 4,0% в Нидерландах [5, с. 150], 1,8% в Новгородской области (по данным Новго-родстата за 2011 г.) и 1,3% в Псковской области (по данным Псковстата за 2011 г.). Кроме
того, нельзя не учитывать ряд проблем при подсчёте, осложняющих общую оценку, и, возможно, уменьшающих реальные цифры.
Современная миграционная статистика в России даётся по итогам переписей населения, текущего учёта и выборочных обследований. При этом каждый из данных источников имеет ряд недостатков. Переписи населения подвергаются критике за слишком большую периодичность. Текущий учёт устраняет эту проблему, однако имеет свои слабые места — отсутствие учёта временно зарегистрированных мигрантов, и зачастую игнорирование мигрантом регистрации на новом месте жительства. Выборочные обследования фиксируют пребывание человека в конкретном месте, но выборки охватывают лишь небольшие территории. Эффективная комбинация всех трёх источников информации в России пока отсутствует [6].
Гравитационная модель — модель взаимодействия между пространственными объектами, которая часто используется в социально-экономической географии. На такие модели опираются при анализе процессов урбанизации, размещения промышленности, экспортно-импортных отношений, миграции населения. Общая черта этих моделей заключается в том, что сила взаимодействия (интенсивность потоков) в них зависит от значимости (величины) объектов и расстояния между ними [1].
Американский социолог Ф. Кэрри ещё в середине XIX в. отметил наличие аналога гравитационной силы в общественных явлениях. Теория гравитационной модели была разработана Д. Стюартом (США). Его идея
состояла в том, что взаимодеиствие между совокупностями людей подчиняется закону, аналогичному закону всемирного тяготения (гравитации) [1]. Его работы в области «социальной физики» в основном были посвящены демографическому потенциалу территории. К практическим недостаткам модели можно отнести следующие: 1) прогнозируемые значения порой существенно отличаются от действительных; 2) модель не раскрывает влияния на миграцию различных факторов; 3) модель предполагает симметрию противопотоков, чего практически не наблюдается.
Для того чтобы понять, связаны ли миграционные потоки гравитационной модели, можно использовать метод корреляционного анализа. Этот метод позволяет определить степень связи между рядами количественных данных. Значение коэффициента корреляции варьируется от -1 до 1. В интервале коэффициента от 0 до 0,2 корреляция считается очень слабой, от 0,2 до 0,5 — слабой, от 0,5 до 0,7 — средней, от 0,7 до 0,9 — сильной, от 0,9 до 1 — очень сильной. Соответствующие отрицательные значения показывают обратную связь. Метод нашёл широкое применение в социально-экономических исследованиях, в частности в демографии и изучении миграции населения. Корреляция миграционной статистики использовалась американскими и шведскими учёными (Ren-kow, Lindgren, Urban, Westerlund, Olle и др.) при исследовании маятниковых миграций [16]. Применение корреляции статистических данных и результатов гравитационного моделирования можно встретить у теоретика гравитационного моделирования Стюарта при изучении демографического потенциала территорий. К недостаткам метода можно отнести то, что он лишь выявляет наличие некоторой связи между данными, но не может доказать причинно-следственный тип этой связи [1]. Для устранения недостатков в ряды коррелируемых данных вносятся изменения, значения коэффициентов при этом должны сохраняться, или меняться незначительно.
Для начала необходимо рассчитать гравитационное притяжение между районами согласно модели. Простейшая гравитационная модель имеет следующий вид:
Где Мц — показатель взаимодействия между объектами I и / : Аг — коэффициент соответствия; р — некоторая мера значимости объекта, ? ,- у —
расстояние между
объектами. В нашем случае — сила
миграционного притяжения между районами
области, I и ] — пара районов, р — чис-
й2,-;_
ленность населения районов
рас-
стояние между районами области, Аг примем равным 1. Если расстояние между районами является постоянной величиной, то численность населения — изменяющийся во времени параметр. Используя статистические данные, можно получить некую величину, характеризующую миграционное притяжение между парой районов.
Расстояние между странами-поставщи-ками иммигрантов и принимающей стороной его обычно считают равным расстоянию между столицами [11]. Для исследований на региональном уровне такой подход будет также оправдан, поскольку районные центры являются транспортными узлами, через которые проходят крупные автомобильные и железные дороги, в них располагаются вокзалы и автостанции, и миграционные потоки будут так или иначе связаны с ними.
В. И. Переведенцев в книге «Методы изучения миграции населения» пишет о том, что при применении численности населения в исследованиях миграции следует брать среднегодовые данные, то есть половину суммы численности населения в январе и декабре. Там же автор утверждает, что не стоит опираться на статистику регистрации как на полноценную статистику миграции [10]. Его слова актуальны и сейчас, когда молодёжь, имея постоянную регистрацию в районах области, проживает и работает в областном центре без регистрации.
Тем не менее, цель работы — не отобразить точное количество мигрантов, а подчеркнуть закономерности в их движении, поэтому на данную статистику вполне можно опираться, так как регистрируемая миграция отображает общий тренд. Стоит также отметить, что статистические организации располагают данными по муниципалитетам, то есть для Новгородской и Псковской областям содержат данные по 21 и 24 районам соответственно, в т. ч. по областному центру и его району.
Самый интенсивный миграционный обмен (3875 чел., 38% от общего обмена Новгородской области в 2011 г. и 1753 чел., 20% обмена Псковской области в 2011 г.) приходится на миграции между областными центрами и их административными районами, которые не учитывается моделью, требующей расстояния между центрами взаимодействия. Возможно, вследствие близости, данные миграции будут носить преимущественно маятниковый характер. Согласно исследованиям уже упомянутых учёных США и Швеции, потоки маятниковой и невозвратной миграции находятся в обратной зависимости, и тогда можно предположить, что маятниковая миграция в обе стороны за день может превышать невозвратную за год. Картина становится более ясной при учёте количества населения и рабочих мест в районе, и транспортной доступности областного центра.
При внесении одновременно данных для района и областного центра в формулу она теряет смысл — числитель из произведения населения Новгородского района и Великого Новгорода делится на расстояние между Великим Новгородом и Великим Новгородом, равное нулю.
В результате подстановки статистических данных из карт для автомобилистов [8; 12] для каждой пары регионов получается некая величина, характеризующая миграционное притяжение между двумя районами области (или между районом и областным центром). Имея данные текущего учёта, методом корреляционного анализа можно получить коэффициенты, характеризующие связь теоретического притяжения и реальных миграционных потоков, фиксируемых
статистическими службами (табл. 1, 2). Из 96 коэффициентов двух регионов в 60 случаях наблюдается очень сильная, в 23 — сильная, в 9 — средняя, в 3 — слабая, и в 1 случае
— отрицательная корреляция. Это говорит о наличии достаточно сильной связи между теоретическим гравитационным притяжением и миграционными потоками в областях, которая имеет прямой характер. Высокая степень корреляционной связи наблюдается в основном в районах области на въезд и выезд, за исключением Марёвского и Холмско-го в Новгородской области (периферийные), а также Боровичского, Великолукского и Великих Лук (вторые по численности в своих областях) на прибытие. Слабая корреляция наблюдается для Новгородского района и Великого Новгорода на выбытие, это отображает один из недостатков гравитационного моделирования - симметрию противопотоков. Отрицательную корреляционную связь гравитационного притяжения Дновского района на прибытие и реальных миграций можно не учитывать ввиду незначительных цифр (9 мигрантов).
Одна из проблем подхода заключается в том, что территориальные органы федеральной службы государственной статистики (в частности, Новгородстат и Псковстат) только с 2011 г. начали располагать данными по внутриобластной межрайонной миграции. Поэтому имеющейся статистической информации по районам не может быть достаточно для полностью корректного анализа [14]. Миграционный обмен между некоторыми парами районов за исследуемый период отсутствовал, следовательно, имелись пустые пары ячеек. Так, в Дновский район (Псковская обл.) за год переехало лишь 9 чел., а в Маловишерский (Новгородская обл.) лишь 19 чел. Решением проблемы могут быть многолетние наблюдения и накопление статистического материала. Однако, несмотря на слабые миграционные потоки, они в целом отвечают показателям мобильности по стране. Сама модель при комплексном исследовании требует ввода коэффициента соответствия к, выражающего социально-экономическое различие между районами.
Важным инструментом в изучении миграции населения является картографи-
Таблица 1
Коэффициент корреляции теоретического миграционного притяжения и миграционных потоков по районам Новгородской области
Прибытие Выбытие
В.Новгород 0,88118299 0,42909381
Батецкий 0,98685934 0,99568212
Боровичский 0,58286735 0,87334461
Валдайский 0,92701327 0,97548526
Волотовский 0,92680158 0,96591606
Демянский 0,90727459 0,91054085
Крестецкий 0,95453968 0,95752635
Любытинский 0,83548066 0,98058782
Маловишерский 0,97583805 0,98160548
Марёвский 0,59723421 0,92575629
Мошенской 0,97908638 0,87127652
Новгородский 0,53358348 0,44896603
Окуловский 0,62002166 0,86357162
Парфинский 0,82717541 0,81675858
Пестовский 0,85091919 0,84645657
Поддорский 0,96461344 0,92902142
Солецкий 0,96632408 0,97806038
Старорусский 0,97315343 0,96055356
Хвойнинский 0,91193237 0,89647859
Холмский 0,56462147 0,96148481
Чудовский 0,99097483 0,98009484
Шимский 0,97337641 0,98009513
* рассчитано автором на основе данных Новгородстат за 2011 г.
ческий метод, и особенно для исследований географических (территориальных, региональных) особенностей переселений. Для того чтобы подчеркнуть территориальную дифференциацию в региональной миграции, можно использовать показатель мобильности населения района. Мобильность как относительный показатель позволяет нам сравнивать миграционную подвижность жителей различных по количеству населения районов. Наиболее подходящий при этом способ
— способ количественного фона [4]. В рассматриваемых областях в 2011 г. можно выделить ряд особенностей в территориальном распределении этого показателя. Для Псков-
ской области, вытянутой меридианально, характерно выделение оси от Плюсского до Невельского районов, внутрирегиональный показатель мобильности которых схож со среднероссийским. И таких районов большинство. Отдельно можно выделить группу западных районов (Печорский, Дновский, Островский, Пыталовский и Красногород-ский), мобильность в которых выше средней. Экстремальными значениями мобильности отличаются периферийные районы
— Гдовский и Усвятский. Относительно немобильно население районов двух главных внутриобластных центров — Псковского и Великолукского, что связано с современны-
Таблица 2
Коэффициент корреляции теоретического миграционного притяжения и миграционных потоков по районам Псковской области*
Прибытие Выбытие
г. Псков 0,8751609 0,717657
г. Великие Луки 0,5749904 0,928642
Бежаницкий 0,6519587 0,955608
Великолукский 0,4652135 0,839268
Гдовский 0,9637237 0,983791
Дедовичский 0,8692623 0,93693
Дновский -0,20381 0,877666
Красногородский 0,8646704 0,924367
Куньинский 0,859251 0,975092
Локнянский 0,8143456 0,946687
Невельский 0,9268443 0,974412
Новоржевский 0,9159516 0,911586
Новосокольнический 0,9507164 0,975243
Опоченский 0,6913337 0,94272
Островский 0,9787146 0,988587
Палкинский 0,963393 0,992591
Печорский 0,9950933 0,993359
Плюсский 0,864455 0,997771
Порховский 0,9775 0,974566
Псковский 0,7425062 0,75683
Пустошкинский 0,9158327 0,917599
Пушкиногорский 0,545972 0,979253
Пыталовский 0,9410501 0,960061
Себежский 0,7637044 0,961806
Стругокрасненский 0,9704044 0,986522
Усвятский 0,895269 0,958689
* рассчитано автором на основе данных Псковстат за 2011 г.
ми особенностями в расселении и хозяйстве региона [2; 15], характерным признаком которого является бицентричность [3].
В Новгородской области также можно выделить ось Любытино — Холм с районами, показатели мобильности населения которых близки к средним по стране (от 1 до 2%). Относительно устойчиво (показатель мобильности менее 1%) население в в Мало-
вишерском, Боровичском и Пестовском районах. Боровичский район по населению уступает только областному центру, а Пестовский занимает периферийное положение, к тому же считается относительно благополучным из-за занятости населения на лесозаготовке и лесопереработке (в т. ч. на предприятиях с иностранным капиталом) [9], а также в нефтяной отрасли [7]. Повышенную мобильность,
Рис. 1. Внутренняя мобильность населения районов Новгородской области в 2011 г.
Цифрами обозначены административные районы: 1 — Чудовский; 2 — Любытинский; 3 — Хвойнинский; 4 — Батецкий; 5 — Новгородский; 6 — Маловишерский; 7 — Окулов-ский; 8 — Боровичский; 9 — Мошенской; 10 — Пестовский; 11 — Шимский; 12 — Крестец-кий; 13 — Солецкий; 14 — Волотовский; 15 — Старорусский; 16 — Парфинский; 17 — Демянский; 18 — Валдайский; 19 — Поддорский; 20 — Марёвский; 21 — Холмский.
как и в Псковской области, можно наблюдать на западе региона (Солецкий, Шимский, Батецкий районы), а также в Новгородском районе ввиду интенсивного миграционного обмена его с областным центром. Наиболее подвижно население Волотовского района, находящегося на относительной периферии.
Метод корреляционного анализа не позволяет установить причинно-следственных связей, он лишь указывает на наличие связи между двумя рядами данных, показывает силу
связи и её характер. То есть в результате исследования мы не можем утверждать, что миграционные потоки между районами формировались и направлялись в соответствии с коэффициентами гравитационного притяжения. Однако мы можем говорить о наличии сильной связи между этими явлениями на территории Новгородской и Псковской областей. В целом применение гравитационной модели можно считать вполне приемлемым для научного анализа внутриобластных миграций.
Внутренняя мобильность населения Псковской области
Рис. 2. Внутренняя мобильность населения районов Псковской области в 2011 г.
Цифрами обозначены административные районы: 1 — Гдовский; 2 — Плюсский; 3 — Стру-гокрасненский; 4 — Псковский; 5 — Порховский; 6 — Дновский; 7 — Печорский; 8 — Пал-кинский; 9 — Дедовичский; 10 — Островский; 11 — Новоржевский; 12 — Пыталовский; 13 — Бежаницкий; 14 — Пушкиногорский; 15 — Красногородский; 16 — Локнянский; 17 — Опочецкий; 18 — Новосокольнический; 19 — Великолукский; 20 — Пустошкинский; 21 — Себежский; 22 — Куньинский; 23 — Невельский; 24 — Усвятский.
Литература
1. Власов М. П., Шимко П. Д. Моделирование экономических процессов. Ростов н/Д. : Феникс, 2005. 409 с.
2. Клеймёнов С. П. Административный и экономический факторы пространственного развития Псковской области: история и современность // Псковский регионологический журнал. № 14. Псков : Изд-во ПсковГУ, 2012. С. 187-200.
3. Манаков А. Г. Где расположена Псковская область - на западной окраине России или в центре Европы (к вопросу о выгодах геополитического положения региона) // Псковский регионологический журнал. № 6. Псков : ПГПУ, 2008. С. 21-25.
4. Методология и методы изучения миграционных процессов: междисциплинарное учебное пособие / под ред. Ж. А. Зайончковской. М. : Адамантъ, 2007. 371 с.
5. Мкртчан Н. В. Миграционная мобильность в России: оценки и проблема анализа // Экспертное мнение. 2009, № 11. С. 150
6. Моисеенко В. М. Эволюция источников данных о внутренней миграции в России и СССР // Миграция и информация. М. : Адамантъ, 2000.
7. Нефтеперекачивающая станция Быково // RusProFile: Глобальная справочная система. URL: http:// www.rusprofile.ru/id/1175248 (дата обращения 7.11.12).
8. Новгородская область. Автодороги / сост. и подгот. к печати ФГУП «Новгородское аэрогеодези-ческое предприятие», 2003.
9. Основные показатели социально-экономического развития Пестовского муниципального района
за 2011 год / Официальный сайт администрации Пестовского района. URL: http://adm-pestovo.ru/index. php/economy/185-razvitie/1430......2011-- (дата обращения 7.11.12).
10. Переведенцев В. И. Методы изучения миграции населения. М. : Наука, 1975. 231 с.
11. Присталов М. Н. Налоговая и бюджетная политика, миграция населения // Российская экономика, взгляд молодых исследователей. М. : ИЭПП, 2006. 218 с.
12. Псковская область : карта для водителей / сост. и подгот. к печати ФГУП «Новгородское аэрогео-дезическое предприятие», 2009.
13. Рыбаковский Л. Л. Миграции населения. Три стадии миграционного процесса. (Очерки теории и методов исследования). М., 2003. 217 с.
14. Рыбаковский Л. Л. Миграционный потенциал: критерии оценки и современные масштабы // Социологические исследования. 2011, № 4 . С. 24-34.
15. Теренина Н. К., Васильева Н. В. Особенности системы расселения и территориального развития Псковской области // Псковский регионологический журнал. № 9. Псков : ПГПУ, 2010. С. 13-18.
16. Шитова Ю. Ю., Шитов Ю. А. Взаимосвязь маятниковой трудовой и безвозвратной миграций в Подмосковье // XII международная конференция по проблемам развития экономики и общества. Книга первая. М. : Издательский дом ВШЭ, 2012. С. 323-333.
17. Andrienko Yuri, Guriev Sergei. Determinants of interregional mobility in Russia: evidence from panel data // William Davidson working paper, 2003. С. 7.
P. V. Vasilenko
APPLYING GRAVITY MODEL TO INTERREGIONAL MIGRATION ANALYSIS IN RELATION TO NOVGOROD AND PSKOV REGION
The article deals with interregional migration in Novgorod and Pskov region. The author attempted to link migration flows and population gravity by correlation analysis method. Regional mobility index is parsed.
Key words: Novgorod region, Pskov region, migration, gravity, correlation, mobility.
