CC BY
28
Общество: социология, психология, педагогика. 2021. № 12. С. 52-64. Society: Sociology, Psychology, Pedagogics. 2021. No. 12. P. 52-64.
Научная статья УДК 316.4.063
https://doi.org/10.24158/spp.2021.12.7
Социально-экономическое моделирование последствий миграции учителей как инструмент принятия управленческого решения
Оксана Серафимовна Пикалова1, Ирина Викторовна Бурмыкина2, Алла Викторовна Богомолова3
1'2'3Липецкий государственный педагогический университет имени П.П. Семенова-Тян-Шанского, Липецк, Россия 1oks-14-02@bk.ru, https://orcid.org/0000-0002-2360-0223 2ivburm@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-4145-5859 3bogomolova-av@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-9017-8651
Аннотация. Статья содержит обзор подходов к изучению внутренней миграции трудоспособного населения, выявлению факторов, детерминирующих этот процесс. Представлены подходы к моделированию оценки дисфункциональных последствий миграции учителей для региона, выявлению факторов, определяющих принятие педагогом решения о миграции. В рамках апробации модели проведен анализ последствий перемещения населения для Москвы и десяти регионов, находящихся в непосредственной близости от неё. Анализ данных демонстрирует центростремительные потоки миграции учителей и негативные последствия этого процесса для регионов выбытия. В рамках исследования были применены некоторые модели анализа ситуации с профессиональной миграцией педагогов на указанных территориях. Рассмотренная модель регионального уровня позволила осуществить мониторинг последствий миграционных процессов для системы образования. Модели оценки факторов миграции учителей обеспечили выявление основных провоцирующих обстоятельств, которые способствуют интенсификации региональной миграции, обозначили направления управленческого воздействия на миграционные потоки в регионе.
Ключевые слова: миграция, факторы миграции, модели миграции, анализ последствий миграции, моделирование дисфункциональных последствий миграции учителей
Для цитирования: Пикалова О.С., Бурмыкина И.В., Богомолова А.В. Социально-экономическое моделирование последствий миграции учителей как инструмент принятия управленческого решения // Общество: социология, психология, педагогика. 2021. № 12. С. 52-64. https://doi.org/10.24158/spp.2021.12.7.
Финансирование: исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ в рамках исполнения государственного задания на НИР 2021 года, научный проект на тему «Исследование миграции учителей и выпускников педагогических вузов между регионами (причины, практика, последствия)» (дополнительное соглашение № 073-03-2021-017/2).
Original article
Socio-economic modeling of the consequences of migration of teachers as a tool for making managerial decisions
Oksana S. Pikalova1, Irina V. Burmykina2, Alla V. Bogomolova3
123Lipetsk State Pedagogical P. Semenov-Tyan-Shansky University, Lipetsk, Russia 1oks-14-02@bk.ru, https://orcid.org/0000-0002-2360-0223 2ivburm@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-4145-5859 3bogomolova-av@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-9017-8651
Abstract. The article contains an overview of approaches to the study of internal migration of the working-age population and the identification of factors that determine the migration process. Approaches to modeling the assessment of the dysfunctional consequences of migration of teachers for the region, assessing the role of factors determining a teacher's decision to migrate are presented. Within the framework of testing the model, an analysis of the consequences of migration for Moscow and ten regions located in its immediate vicinity was carried out. Analysis of the data demonstrates centripetal migration flows of teachers and shows negative consequences of this process for the regions. In this research, some models of analyzing the situation with the professional migration of teachers in the indicated territories were applied. The considered model of the regional level made it possible to monitor the consequences of migration processes for the education system. Models for assessing the factors of teacher migration provided the identification of the main provoking circumstances that contribute to the intensification of regional migration and identified the directions of the managerial impact on migration flows in the region.
© Пикалова О.С., Бурмыкина И.В., Богомолова А.В., 2021
Keywords: migration, migration factors, migration models, analysis of migration consequences, modeling of dysfunctional consequences of teacher migration
For citation: Pikalova, O.S., Burmykina, I.V., & Bogomolova, A.V. (2021) Socio-economic modeling of the consequences of migration of teachers as a tool for making managerial decisions. Society: Sociology, Psychology, Pedagogics. (12), 52-64. Available from: doi:10.24158/spp.2021.12.7 (In Russian).
Funding: the research was carried out with the financial support of the Ministry of Education of the Russian Federation as part of the execution of the state task for research in 2021, a scientific project on the topic "Study of migration of teachers and graduates of pedagogical universities between regions (causes, practice, consequences)" (supplementary agreement № 073-03-2021-017/2).
Вопросы миграции, выявление закономерностей данного процесса, моделирование и выявление факторов, детерминирующих ее, выступали предметом научных интересов ученых на протяжении многих десятилетий.
Первые работы по изучению внутренней миграции относятся к концу XIX - началу XX вв., они проводились в форме демографических исследований и носили описательный характер. Результатом этих исследований стало выявление факторов миграции, были созданы первые модели для анализа этого явления - математическая и гравитационная. Согласно им миграционный поток между регионами прямо пропорционален населению в регионе выбытия и регионе прибытия и обратно пропорционален квадрату расстояния между регионами (Вакуленко и др., 2011).
Дальнейшее моделирование в изучении миграции было связано с модификацией базовой структуры модели. Исследователи с течением времени шли по пути ее усовершенствования, вводя новые факторы, которые делали модель более соответствующей действительности.
В развитии теории миграции следует отметить модель Харриса - Тодаро (Harris, Todaro, 1970). Важным выводом из нее стало то, что при принятии решения о миграции человек сравнивает ожидание от новой зарплаты с текущим уровнем доходов, а уровень безработицы является естественной оценкой вероятности не получить желаемую зарплату на новом месте. Данная модель легла в основу дальнейших исследований и моделирования последствий миграции.
С течением времени перечень изучаемых факторов дополнялся. Различие в уровне цен в регионах выбытия и прибытия делает необходимым рассмотрение в качестве фактора не саму величину оплаты труда, а покупательную способность. Возникают новые, менее очевидные факторы, но влияние которых на миграцию оказывается статистически значимым. К ним можно отнести наличие миграционных сетей. Именно данный фактор позволяет облегчать процедуру переселения и преодолевать связанные с этим барьеры, в частности, ловушки бедности (Ghatak et. al., 2008; Kinfu, 2005).
Разница в зарплате и уровне безработицы в регионах провоцирует людей на переселение. Другие факторы оказывают сдерживающий эффект для трудовой миграции, например, издержки инфляции или ловушки бедности. Наличие миграционных сетей в регионе прибытия трудовых мигрантов позволяет снизить ограничительный эффект сдерживающих факторов (Вакуленко, 2011).
Исследования, посвященные оценке влияния социально-политических факторов, таких как пособие по безработице, федеральные и региональные затраты на общественные блага, образование, здравоохранение, налоги, социальная помощь и т.п., показали, что в сравнении с экономическими факторами они оказывают незначительное действие (Libman, 2012; Nguyen-Hoang, McPeak, 2010).
В России изучение факторов внутренней миграции начинается в 1960-е годы, первые модели были разработаны Т.И. Заславской и Е.В. Виноградовой (1968), еще одна, чуть позже, -Л.Л. Рыбаковским (1973). В работах российских исследователей показана зависимость миграции от реальных доходов регионов, расстояния между ними, численности населения (Андриенко, Гуриев, 2006).
Говоря о последствиях миграции для территорий выбытия и прибытия, следует отметить, что в значительном количестве работ для их оценки используется моделирование, позволяющее не только подтвердить выдвинутые исследователями гипотезы, но и учесть влияние на миграционные процессы актуальных наборов факторов для разных территорий и периодов времени.
Интересным является подход, предложенный D. Phan и I. Coxhead, согласно которому предполагается проводить оценку влияния миграции в прошедшем периоде по показателям текущего с применением индексов, выступающих в качестве индикаторов влияния (Phan, Coxhead, 2010). Временной лаг между моментами миграции и оценки позволяет обнаружить последствия, которые не возникают мгновенно и требуют времени для проявления.
Н.А. Эльдяева, Е.С. Кованова в своих исследованиях использовали многомерный анализ влияния миграции на социально-экономическое развитие регионов. Ими были выделены четыре
группы факторов, позволяющие оценить демографические, трудовые, инвестиционно-инновационные преобразования на территориях переселения, а также уровень жизни людей и ее качество (Эльдяева, Кованова, 2013).
Однако представленные подходы и модели не учитывают профессиональной принадлежности мигрантов, специфику конкретного рынка труда и последствий смены региона проживания представителями определенной профессии. Необходимо принимать во внимание значимость факта переселения граждан и его особенности, связанные с осуществлением ими именно определенного вида профессиональной деятельности.
Миграционные процессы учителей оказывают серьезное влияние на состояние сферы образования регионов.
Для оценки влияния внутренней миграции была построена модель интегрального показателя, в основу которой лег индексный метод. В ней также учитывался временной лаг между фактом миграции и проявлениями его последствий. Данный прием в своем исследовании использовали также D. Phan и I. Coxhead (2010). Для проявления эффекта необходимо время, т. к. на коротком временном отрезке можно не увидеть влияния миграции. Это учтено в модели. А ее индексы способствуют адекватной оценке качественных и количественных изменений индикаторов влияния миграции в регионе выбытия и прибытия. Расчет осуществляется следующим образом (1):
(1)
где а, р, у, ц - весовые коэффициенты, определяемые на основе экспертного мнения;
x1, х2, х3, хп - показатели, отражающие последствия для региона внутренней миграции учителей;
t - текущий период, в который проводится оценка;
t-1 - предыдущий период, в который осуществлялась миграция, последствия которой оцениваются.
Для определения показателей, отражающих последствия миграции учителей, были использованы результаты проведенного социологического исследования, проведенного в июле -октябре 2021 года в рамках исполнения государственного задания на НИР 2021 года. Научный проект на тему «Исследование миграции учителей и выпускников педагогических вузов между регионами (причины, практика, последствия)», реализованный при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ, в качестве одного из видов исследовательской работы включал опрос экспертов. Ими выступили представители региональных органов власти (министерств, департаментов, управлений, курирующих сферу образования), руководители вузов, осуществляющих подготовку студентов по педагогическим направлениям, из 18 субъектов Российской Федерации. Всего на предмет определения дисфункциональных последствий миграции учителей для региона было опрошено 238 экспертов.
Опрос показал, что наибольшее число экспертов во всех трех группах в качестве последствий миграции учителей назвали дефицит кадров. Вторым по значимости оказался показатель качества образования. На третьем месте, по мнению директоров школ и работников администрации, стоят такие показатели, как рост числа вакансий учителей в школах и снижение уровня квалификации педагогов (рис. 1).
В ходе опроса эксперты называли также такие факторы, как увеличение среднего возраста кадрового состава, повышение нагрузки, проблемы, возникающие с передачей опыта следующему поколению учителей из-за сокращения количества молодых педагогов, приходящих в школу, снижение квалификации учителей, рост числа вакансий.
Показатели, характеризующие последствия миграции, актуальны для всех территорий, задействованных в этом процессе. Например, изменение числа вакансий учителей для региона прибытия означает их сокращение, а это приводит к росту конкуренции на рынке труда за счет более квалифицированных мигрантов, что в свою очередь уменьшает возможности для трудоустройства по специальности местных выпускников педагогических направлений. Такая ситуация может привести к переезду молодых специалистов в другие регионы или стать причиной их перехода в другие профессии. А это в свою очередь является негативным фактором, снижающим эффективность вложений в подготовку педагогических кадров. Другая точка зрения высказывалась экспертами для региона выбытия: рост числа вакансий приводит к дефициту педагогических кадров в школе, увеличению нагрузки работающих учителей, необходимости их переподготовки для возможности ведения смежных дисциплин.
Таким образом, по оценке экспертов, в качестве факторов, отражающих последствия внутренней миграции педагогов для регионов, могут выступать:
- средняя нагрузка учителей;
- количество вакансий в образовательной сфере;
- средний возраст преподавателей;
- доля молодых учителей.
Рисунок 1 - Дисфункциональные последствия миграции учителей для региона,
% опрошенных
Данные показатели и были выбраны для моделирования, в том числе и исходя из следующих рассуждений. Среди мигрантов-учителей можно выделить две крупные по численности группы: молодые специалисты до 30 лет, имеющие стаж работы до 5 лет, и педагоги в возрасте до 40 лет, обладающие достаточно высокой квалификацией и достижениями в работе. Первая группа мигрантов наиболее мобильна, она не обременена пока семейными или бытовыми условиями, готова к переменам и поиску лучших условий труда. Во второй группе чаще всего уже есть семейные отношения, дети, ее представители - в большинстве своем успешные учителя, имеющие достижения в профессии, опыт работы и признание коллег, что позволяет им эффективно конкурировать на новом рынке труда за получение достойного места работы с более высоким доходом и выгодным социальным обеспечением.
Миграция данных возрастных категорий приводит к тому, что в регионе выбытия доля молодых учителей уменьшается, средний возраст работающих педагогов растет, а в регионе прибытия, напротив, снижается. Отсутствие потенциала для замены педагогического состава в регионе-доноре создает негативную тенденцию для региональной системы образования. Молодые педагоги являются той группой, которая обеспечивает внедрение в процесс преподавания новых технологий и методов, активное использование информационных технологий.
Все приведенные факторы имеют в долгосрочной перспективе негативные последствия в регионах выбытия, выражающиеся в снижении качества образования, в возникновении еще большего дефицита кадров, в усугублении проблемы их заменяемости, и связаны с реализацией процессов модернизации и цифровизации образования.
Из представленных выше показателей региональных последствий миграции учителей первые три являются показателями-дестимуляторами, т.е. их рост свидетельствует о негативных последствиях, а четвертый - показателем-стимулятором.
Исследования, посвященные трудовой миграции, выявили наличие внутри страны центров притяжения профессиональных потоков. Москва является одним из наиболее привлекательных среди них. Столица и прилегающие к ней области аккумулируют на своей территории значительные количества трудовых мигрантов, в том числе педагогической специализации.
Для апробации разработанной модели были выбраны 10 областей, находящихся в территориальной близости от г. Москвы:
1. Липецкая область.
2. Московская область.
3. Калужская область.
4. Смоленская область.
5. Тверская область.
6. Ярославская область.
7. Ивановская область.
8. Владимирская область.
9. Рязанская область.
10.Тульская область.
На базе этих территориальных единиц были проведены расчеты значений показателей последствий миграции учителей применительно к периоду 2018-2020 гг. (табл. 1).
Таблица 1 - Показатели последствий миграции учителей для региона
Регион ч г Средняя нагрузка учителей в регионе Количество вакансий учителей в регионе Средний возраст учителей, (лет) Доля молодых учителей в регионе (%) Индексы, отражающие динамику показателей, %
Х1 - средняя нагрузка учителей Х2 - количество вакансий учителей Хз - средний возраст учителей Х4 - доля молодых учителей
Москва 2019 1,237 164 44,5 24,94 99,57 43,62 98,74 99,64
2020 1,268 219 44,45 25,27 102,45 133,54 99,89 101,32
Липецкая область 2019 1,338 55 46,03 17,68 102,06 1 833,33 100,44 101,55
2020 1,335 41 46,35 17,76 99,74 74,55 100,70 100,45
Московская область 2019 1,406 372 45,05 25,4 100,36 98,94 99,96 101,48
2020 1,430 377 44,85 26,13 101,66 101,34 99,56 102,87
Калужская область 2019 1,370 83 46,81 19,76 101,95 180,43 100,43 101,44
2020 1,422 94 46,79 20,53 103,78 113,25 99,96 103,90
Смоленская область 2019 1,511 78 48,95 14,5 106,85 144,44 100,41 102,04
2020 1,583 95 49,15 14,88 104,78 121,79 100,41 102,62
Тверская область 2019 1,465 137 47,5 17,01 101,86 148,91 100,23 102,47
2020 1,484 174 47,66 17,26 101,31 127,01 100,34 101,47
Ярославская область 2019 1,428 117 46,09 24,08 103,05 90,00 100,41 100,88
2020 1,494 150 45,85 25,45 104,65 128,21 99,48 105,69
Ивановская область 2019 1,296 137 47,24 19,5 99,96 125,69 100,53 101,72
2020 1,318 125 47,55 19,4 101,67 91,24 100,66 99,49
Владимирская область 2019 1,582 42 46,98 21,55 100,34 77,78 100,19 105,22
2020 1,582 54 46,95 22,67 100,01 128,57 99,94 105,20
Рязанская область 2019 1,336 128 47,91 16,76 98,74 117,43 100,04 105,87
2020 1,350 99 47,72 18,28 101,04 77,34 99,60 109,07
Тульская область 2019 1,375 133 46,86 22,51 101,46 134,34 100,21 101,53
2020 1,387 180 46,75 23,22 100,92 135,34 99,77 103,15
Было выявлено, что практически во всех областях растет доля молодых учителей (до 30 лет), однако ни в одном регионе, кроме Москвы и Московской области, не наблюдается устойчивой тенденции к омоложению педагогических кадров. В Липецкой, Смоленской, Тверской, Ивановской областях выявлен рост среднего возраста учителей в течение всего анализируемого периода, в остальных регионах наблюдалось незначительное его уменьшение в 2020 году, но оно не превышало 0,52 % на отдельной территории (Ярославская область), что в абсолютных числах составляет 0,24 года. В других регионах уменьшение среднего возраста не так существенно.
В Смоленской, Тверской, Тульской, Калужской областях по всем трем индикаторам-дести-муляторам наблюдается рост, что говорит о том, что для данных регионов миграция учителей имеет ярко выраженные негативные последствия. В исследуемый период с 2018 года на этих территориях росла нагрузка на учителей, повышался средний возраст в педагогических коллективах, количество вакансий увеличивалось (рис. 2, 3).
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
2020
2019
53
Г
-0,51
-0,36
0,88
1,47
1,44
1,3
0,45
3,15
,72
2,47
2,62
2,04
2,87
1,48
55
5,20
5,22
5,69
3,90
5,87
9,07
Х4-доля молодых учителей в регионе
Х3-сред.возраст учителей в регионе
Х1- средняя нагрузка учителей в регионе
-2,00% Рисунок 2
0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% - Динамика показателей последствий миграции учителей для региона, %
Х2-кол-во вакансий учителей в регионе
-80,00% -60,00% -40,00% -20,00% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00%
Рисунок 3 - Динамика количества вакансий учителей региона, %
На диаграмме (рис. 2) видно, что средняя нагрузка на педагогов растет практически в каждом из рассматриваемых регионов. Также можно отметить, что несмотря на увеличение доли молодых учителей, средний возраст в педагогических коллективах остается высоким в большинстве исследуемых областей. В качестве объяснения данного факта можно предположить, что среди мигрантов, нацеленных на столицу, много тех, кто относится к категории достаточно опытных педагогов среднего возраста, знающих себе цену и способных мобильно реагировать на изменения профессиональной среды, которые готовы конкурировать за место работы в интересующих их условиях.
Установленная в ходе исследования динамика количества вакансий в регионах (рис. 3) показывает, что ни в одном из рассматриваемых субъектов число свободных ставок не снижалось в течение всего анализируемого периода. Наибольшее сокращение числа вакансий было отмечено в Москве в 2019 году - на 56,38 % по сравнению с 2018 годом.
В Тульской, Тверской, Смоленской и Калужской областях рост числа вакансий наблюдался в течение всего анализируемого периода (табл. 2). Поскольку данные территории располагаются ближе всего к Москве и столичному региону в сравнении с другими субъектами, именно в них миграционные потоки наиболее интенсивны, а последствия масштабных переселений специалистов более ощутимы. Это является своего рода подтверждением и иллюстрацией теории гравитационной модели миграции.
Таблица 2 - Темпы роста числа вакансий в Калужской, Смоленской, Тверской
и Тульской областях, %
Период Калужская область Смоленская область Тверская область Тульская область
2019 180,43 144,44 148,91 134,34
2020 113,25 121,79 127,01 135,34
2018-2020 204,35 175,93 189,13 181,82
Динамика абсолютных показателей наглядно демонстрирует последствия миграции для регионов выбытия (рис. 4-7).
1,800
1,700
1,600
1,500
1,400
1,300
1,200
1,100
1,000
2018
2019
2020
•Липецкая область
• Московская область
■ Калужская областть
Москва
■Смоленская область
■Тверская область
■Ярославская область
■Ивановская область
■Владимирская область
■Рязанская область
Тульская область
Рисунок 4 - Средняя нагрузка учителей в регионах, ставка
400,00
350,00
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
0,00
2018
2019
2020
Липецкая область
Московская область
Калужская областть
Москва
Смоленская область
Тверская область
Ярославская область
Ивановская область
Владимирская область
Рязанская область
Тульская область
Рисунок 5 - Число вакансий учителей в регионах, чел.
50
49
48
47
46
45
44
43
Липецкая область Московская область Калужская областть Москва
Смоленская область Тверская область Ярославская область Ивановская область Владимирская область Рязанская область Тульская область
2018
2019
2020
Рисунок 6 - Средний возраст учителей в регионах, лет
25
20
15
10
Липецкая область Московская область Калужская областть Москва
Смоленская область Тверская область Ярославская область Ивановская область Владимирская область Рязанская область Тульская область
2018
2019
2020
5
0
Рисунок 7 - Доля молодых учителей в регионах, %
Исследование показало, что средняя нагрузка учителей самая низкая в г. Москве (1,24, 1,24 и 1,27 в 2018, в 2019 и в 2020 годах соответственно), здесь же был отмечен самый низкий средний возраст учителей (45,07; 45,5 и 44,45 соответственно по годам) и одна из самых высоких долей молодых педагогов в общей численности учителей в регионе (25,03 %, 24,94 % и 25,27 % соответственно в 2018, 2019 и 2020 гг.).
Кроме того, было выявлено, что количество вакансий в 2019 году росло практически во всех регионах, а в 2020 году в некоторых из них данный показатель уменьшился, в том числе и в Москве, где он составил 43,62 % относительно 2019 года.
Анализ показывает, что в рассматриваемых областях показатели последствий миграции учителей в качественном отношении существенно хуже, чем в Москве. Это может свидетельствовать о том, что мобильность рынка учителей направлена из близлежащих областей в столицу, в связи с чем анализируемые показатели в субъектах РФ демонстрируют негативное состояние и тенденцию к дальнейшему ухудшению.
Отток учителей приводит к росту вакантных мест на рынке труда. Для обеспечения образовательного процесса и реализации учебной программы в полном объеме увеличивается нагрузка на имеющийся педагогический состав в регионе. Это негативно сказывается на качестве образования, так как возросшая нагрузка не позволяет педагогам в должной степени прорабатывать учебный материал для его представления воспитанникам в силу отсутствия необходимого времени для полноценной подготовки к занятиям, проверке знаний, реализации интерактивных форм работы и т. д. Все приведенные факторы провоцируют негативные последствия для региональной системы образования, выражающиеся в постепенном ухудшении качества знаний обучающихся, возникновении прогрессирующего дефицита кадров, усугублении проблемы их заменяемости, в сложностях реализации процессов модернизации и цифровизации образования.
Проведя расчеты по модели (1) и проанализировав каждое слагаемое, мы смогли оценить силу влияния миграции на показатели, характеризующие региональную систему образования: если индекс соответствующего фактора без учета весового коэффициента отклоняется от единицы более чем на величину е (0 < е < 1), это означает, что последствия для региона существенные и требуют управленческого воздействия. Для показателей, характеризующих последствия выбытия, заменяемости и текучести педагогических кадров е > 0,04, что сигнализирует о выходе последствий миграции из области допустимых значений.
В перспективе модель оценки региональных последствий миграции учителей можно расширить, включив в нее дополнительные факторы, характеризующие состояние региональной системы образования. Например, такие как:
- средний коэффициент квалификации учителей в регионе;
- качество образования;
- доля педагогов, прошедших переподготовку по дополнительным учебным предметам и т. д.
На принятие решения о миграции оказывает влияние сопоставление значимых факторов в
регионах проживания и потенциального переезда, ожидания от него. Среди них: материальная составляющая, условия проживания и работы.
Для определения направления данного воздействия применялась модель интенсивности миграции (2), которая позволила выявить факторы, более других способствовавшие положительному решению педагога о переезде и оказавшие выраженное влияние на него (коэффициенты (4)-(7)), и определить направления управленческого воздействия на региональные миграционные потоки.
Интенсивность миграции можно оценить через отношение коэффициентов (3)-(6) для регионов выбытия и прибытия:
т.гВЫб
ИМ = £1=1^6 (2)
К1
где ^¿выб, - коэффициенты К1 - К4, рассчитанные для региона выбытия и региона прибытия соответственно.
Каждый компонент модели отражает, насколько сильно отклоняется каждый фактор в регионе выбытия от значения того же фактора в регионе прибытия. Как показали исследования, при принятии решения о переезде в другой регион существенным является факт ожидания положительного эффекта от него. Анализ этих значений позволит выявить наиболее проблемные места и направить управленческое воздействие именно туда.
Ключевым фактором трудовой миграции является заработная плата. Но при принятии решения о переезде для специалиста важен не только ее размер, но в большей степени - обеспечиваемая ею реальная покупательная способность, а также ожидания от миграции. Для оценки влияния данного фактора предлагается использовать коэффициент (3):
„ _ Стоимость потребительской корзины
К] = --(3)
Средняя зарплата учителей
Переезд в другой регион сопровождается некоторыми затратами, обязательными для данной ситуации, - в частности, на жилье и обустройство. В качестве расходов могут рассматриваться: платежи за коммунальные услуги, стоимость найма жилья или средние выплаты по ипотеке. Сопоставление затрат со средней зарплатой также является показателем, определяющим готовность педагога к миграции (4):
„ _ Расходы на жилье ...
К2 =-. (4)
Средняя зарплата учителей
Наличие вакансий в регионе отражает степень насыщенности рынка труда учителей и возможностей для трудоустройства, вариантов выбора условий работы (5):
__Количество вакансий учителей
Кз =--(5)
Количество выпускников педагогических направлений в регионе
Показатель (6) характеризует качество труда учителя, а именно среднее число учеников, с которыми он непосредственно работает в процессе урока, что характеризует интенсивность его труда:
„ _ Численность учителей
К4 = - . (6)
Чиленность учеников
Для построения модели, отражающей влияние факторов на региональную миграцию учителей миграции, предлагается использовать показатель вероятности миграции:
ВМ = (7)
где К - коэффициент, отражающий влияние конкретного фактора;
а. - весовой коэффициент, отражающий значимость фактора.
1 < а < 10, где 1 - самый значимый, 10 - самый незначимый фактор. Значение весовых коэффициентов определяется экспертным путем.
Модель вероятности миграции (7) позволит на стадии принятия управленческого решения оценить результаты его воздействия на процесс региональной миграции учителей.
Таким образом, моделирование последствий миграции учителей можно условно разделить на два уровня. Первый уровень - это оценка последствий данной миграции для региональной системы образования в целом. Эта модель позволяет проводить мониторинг ключевых показателей, характеризующих систему образования региона и представляющих такие факторы, как
средняя нагрузка учителей, доля молодых специалистов, средний возраст учителей, число вакансий в регионе и т. д. Данные факторы были выявлены в ходе экспертного опроса. Для апробации модели был проведен анализ миграционных процессов по 11 субъектам РФ, в состав которых были включены г. Москва и 10 прилегающих к ней областей. Он обнаружил, что чем ближе расположен регион к столице, тем сильнее проявляются в нем негативные последствия миграции учителей. Эта демонстрация гравитационной модели миграции показывает центростремитель-ность миграционных потоков.
Второй уровень моделирования был направлен на оценку факторов миграции и их сопоставление в регионах выбытия и прибытия. Это позволило учесть фактическое влияние на педагогов данных факторов и оценить уровень ожиданий потенциальных мигрантов. Подобный анализ позволяет выявить наиболее уязвимые стороны региона и разработать меры по сокращению потока уезжающих учителей, улучшению состояния региональной системы образования, чтобы выстроить долгосрочную программу развития региона.
Список источников:
Андриенко Ю., Гуриев С. Анализ миграции в России. М., 2006. 47 с.
Вакуленко Е.С., Мкртчян Н.В., Фурманов К. К. Опыт моделирования миграционных потоков на уровне регионов и муниципальных образований РФ // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2011. № 9. С. 431-450.
Заславская Т.И., Виноградова Е.В. Опыт математического исследования мобильности трудовых ресурсов села // Социальные проблемы трудовых ресурсов села (на материалах Западной Сибири). Новосибирск, 1968. С. 87-142. Рыбаковский Л.Л. Региональный анализ миграции. М., 1973. 159 с.
Эльдяева Н.А., Кованова Е.С. Многомерный анализ влияния миграции на социально-экономическое развитие // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2013. № 6. С. 121-126.
Ghatak S., Mulhern A., Watson J. Inter-Regional Migration in Transition Economies: The Case of Poland // Review of Development Economics. 2008. Vol. 12, iss. 1. P. 209-222. https://doi.org/10.1111/j.1467-9361.2008.00435.x
Harris J.R., Todaro M.P. Migration, Unemployment and Development: A Two-sector Analysis // American Economic Review. 1970. № 60. P. 126-142.
Kinfu Y. Spatial Mobility Among Indigenous Australians: Patterns and Determinants. Canberra, 2005. 28 р. Libman A. Democracy, Size of Bureaucracy, and Economic Growth: Evidence from Russian Regions // Empirical Economics. 2012. Vol. 43, iss. 3. P. 1321-1352. https://doi.org/ 10.1007/s00181-011-0525-5
Nguyen-Hoang P., McPeak J. Leaving or Staying: Inter-Provincial Migration in Vietnam // Asian and Pacific Migration Journal. 2010. Vol. 19, iss. 4. P. 473-500. https://doi.org/10.1177/011719681001900402
Phan D., Coxhead I. Inter-Provincial Migration and Inequality During Vietnam's Transition // Journal of Development Economics. 2010. Vol. 91, iss. 1. P. 100-112. https://doi.org/10.1016/jjdeveco.2009.06.008
References:
Andrienko, Yu. & Guriev, S. (2006) Analiz migratsii v Rossii [Analysis of Migration in Russia]. Moscow. 47 р. (in Russian). Eldyaeva, N. A. & Kovanova, E. S. (2013) Multivariate Analysis of the Impact of Migration on the Socio-Economic Development of Regions. Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO. (6), 121 -126 (in Russian).
Ghatak, S., Mulhern, A. & Watson, J. (2008) Inter-Regional Migration in Transition Economies: The Case of Poland. Review of Development Economics. 12 (1), 209-222. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1467-9361.2008.00435.x
Harris, J. R. & Todaro, M. P. (1970) Migration, Unemployment and Development: A Two-sector Analysis. American Economic Review. (60), 126-142.
Kinfu, Y. (2005) Spatial Mobility Among Indigenous Australians: Patterns and Determinants. Canberra. 28 р. Libman, A. (2012) Democracy, Size of Bureaucracy, and Economic Growth: Evidence from Russian Regions. Empirical Economics. 43 (3), 1321-1352. Available from: https://doi.org/ 10.1007/s00181-011-0525-5
Nguyen-Hoang, P. & McPeak, J. (2010) Leaving or Staying: Inter-Provincial Migration in Vietnam. Asian and Pacific Migration Journal. 19 (4), 473-500. Available from: https://doi.org/10.1177/011719681001900402
Phan, D. & Coxhead, I. (2010) Inter-Provincial Migration and Inequality During Vietnam's Transition. Journal of Development Economics. 91 (1), 100-112. Available from: https://doi.org/10.1016/jjdeveco.2009.06.008
Rybakovskii, L. L. (1973) Regional'nyi analiz migratsii [Regional Migration Analysis]. Moscow. 159 p. (in Russian). Vakulenko, E. S., Mkrtchyan, N. V. & Furmanov, K. K. (2011) Modeling of Migration Flows Between RF Regions and Municipalities. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaistvennogo prognozirovaniya RAN. (9), 431-450 (in Russian).
Zaslavskaya, T. I., Vinogradova, E. V. (1968) Opyt matematicheskogo issledovaniya mobil'nosti trudovykh resursov sela [Experience of Mathematical Research of Rural Labor Mobility]. In: Sotsial'nye problemy trudovykh resursov sela (na materialakh Zapadnoi Sibiri). Novosibirsk, рр. 87-142 (in Russian).
Информация об авторах
О.С. Пикалова - старший преподаватель Липецкого государственного педагогического университета имени П.П. Семенова-Тян-Шанского, Липецк, Россия.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=830311.
И.В. Бурмыкина - доктор социологических наук, профессор Липецкого государственного педагогического университета имени П.П. Семенова-Тян-Шанского, Липецк, Россия.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=282637.
А.В. Богомолова - кандидат социологических наук, доцент Липецкого государственного педагогического университета имени П.П. Семенова-Тян-Шанского, Липецк, Россия. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=710440.
Information about the authors
0.5. Pikalova - Senior Lecturer, Lipetsk State Pedagogical University named after P.P. Se-menov-Tyan-Shan, Lipetsk, Russia.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=830311.
1.V. Burmykina - D.Phil. in Social Science, Professor, Lipetsk State Pedagogical University named after P.P. Semenov-Tyan-Shan, Lipetsk, Russia.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=282637.
A.V. Bogomolova - PhD in Social Science, Associate Professor, Lipetsk State Pedagogical University named after P.P. Semenov-Tyan-Shan, Lipetsk, Russia. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=710440.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 03.12.2021; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 07.12.2021; Принята к публикации / Accepted for publication 23.12.2021.
