Возможности использования эконометрических методов в исследовании межрегиональных взаимодействий миграции на транспорте

Настоящая статья представляет совокупность методических подходов к прогнозированию пространственной неоднородности транспортных миграционных потоков в Российской Федерации. Целью исследования является разработка методологической базы прогнозирования пространственной неоднородности миграционных потоков. Научная новизна статьи заключается в представлении и систематизации методических подходов, специфических для исследования социально-экономических факторов, влияющих на миграционные потоки с учетом пространственной неоднородности в контексте Российской Федерации. Исследование имеет потенциальную практическую ценность для разработки эффективных миграционных политик и стратегий пространственного развития в стране. В исследовании использованы общенаучные методы познания, системно-структурный анализ, метод теоретического исследования. В ходе работы был проведен обзор литературы и проанализированы методы прогнозирования, применимые в исследовании миграционных потоков в соотношении транспортной доступности, которые основываются на анализе реальных данных. Результаты исследования показали, что существует возможность исследования миграционных потоков методами пространственной автокорреляции, и основное объяснение данного процесса – социально-экономические факторы. Регрессионный анализ позволил выявить значимую зависимость между миграционными потоками и такими факторами, как уровень доходов, развитием транспортной инфраструктуры, доступностью, образования и другими факторами, исчисляемыми в абсолютных единицах. Применение индекса Морана к анализу миграционных потоков является научно новым методом, позволяющим более глубоко исследовать пространственные аспекты миграций и выявить их характеристики и взаимосвязи на новом уровне. Полученная база методов может быть полезна для расчетов и дальнейших принятий обоснованных решений, направленных на сокращение пространственных неравенств, стимулирование устойчивого пространственного развития. 

1. Калимуллина Э.Р. Законы Е.Г. Равенштайна в сфере объективных условий и субъективных факторов миграции: современная интерпретация. Казанский педагогический журнал. 2015;5(1):214–216.

2. Филиппов В.Н., Суков В.А. Проблемы формирования трудовых ресурсов села. Труды Свердловского института народного хозяйства. 1972;4:55–62.

3. Хомра А.У. Миграция населения: вопросы теории, методики исследования. Киев: Наук. думка; 1979. 146 с.

4. Власюк Т.А. Терминологический анализ понятия «миграция» как фактора влияния на транспортное Обеспечение городов-спутников. Вестник Белорусского государственного университета транспорта: наука и транспорт. 2019;1(38):83–85.

5. Minakir P.A. Strategies for Russia and in Russia. Spatial Economics. 2021;17(1):7–17. https://dx.doi.org/10.14530/se.2021.1.007-017

6. Чичканов В.П., Беляевская-Плотник Л.А., Андреева П.А. Моделирование оценки влияния отраслевых факторов на уровень социально-экономического развития и экономической безопасности территории. Экономика региона. 2020;16(1):1–14. https://doi.org/10.17059/2020-1-1

7. Лаврикова Ю.Г., Акбердина В.В. Приоритеты и механизмы межрегиональных взаимодействий: опыт уральских регионов в проекте «Арктический вектор Уральского созвездия». Регион: Экономика и Социология. 2018;4(100):168–191. https://doi.org/10.15372/REG20180407

8. Наумов И.В. Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах формирования инвестиционного потенциала территорий методами пространственного моделирования. Экономика региона. 2019;15(3):720–735. https://doi.org/10.17059/2019-3-8

9. Наумов И.В., Красных С.С. Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах развития минеральносырьевого комплекса Российской Федерации. Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2019;8:108–124.

10. Дубровская Ю.В. Систематизация подходов к обоснованию роли межрегионального взаимодействия в развитии социально-экономических систем. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2018;4:197–206. https://doi.org/10.15593/2224-9354/2018.4.16

11. Серебрякова С.В. Макрорегион: социологический анализ моделей взаимодействия субъектов РФ (на примере Приволжского федерального округа). Вестник Башкирского университета. 2009;1:256–260.

12. Бакуменко О.А. Межрегиональное взаимодействие как фактор развития региональных социально-экономических систем (на примере Северо-Западного федерального округа). Вестник Псковского государственного университета. Серия: Экономика. Право. Управление. 2016;4:32–47.

13. Reiterer М. Interregionalism as a new diplomatic tool: the EU and East Asia. EFAR. 2006;11:223–242.

14. Musakwa W., Niekerk A.V. Monitoring Urban Sprawl and Sustainable Urban Development Using the Moran Index: A Case Study of Stellenbosch, South Africa. International Journal of Applied Geospatial Research. 2014;5(3):20. https://doi.org/10.4018/ijagr.2014070101

15. Павлов Ю.В., Королева Е.Н. Пространственные взаимодействия: оценка на основе глобального и локального индексов Морана. Пространственная экономика. 2014;3:95–110.

16. Манаева И.В., Канищева А.В. Оценка пространственной автокорреляции в городах Сибирского федерального округа. В кн.: Пространственное развитие территорий: сборник научных трудов III Международной научно-практической конференции, Белгород, 26–27 ноября 2020 г. Белгород: Белгородский государственный национальный исследовательский университет; 2020. С. 25–32.

17. Вакуленко Е.С. Введение в пространственную эконометрику. М.: НИУ ВШЭ, 2013.

18. Lin J. Comparison of Moran’s I and Geary’s C in Multivariate Spatial Pattern Analysis. Geographical Analysis. 2022. https://doi.org/10.1111/gean.12355

19. Marchetti S., Tzavidis N. Robust Estimation of the Theil Index and the Gini Coeffient for Small Areas. Journal of Official Statistics. 2021;37(4). https://doi.org/10.2478/jos-2021-0041

20. Наумов И.В., Никулина Н.Л., Сиротин Д.В. и др. Теория и методология моделирования пространственного развития территорий, монография. Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН; 2020. 270 с.

21. Westerholt R. A revised understanding of the influence of the variance of spatial weights on the Getis-Ord statistic. In: 31st Annual GIS Research UK Conference (GISRUK), Glasgow, 2023. 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.7825279

22. Wang Z., Lam N.S. Extending Getis-Ord statistics to account for local space-time autocorrelation in spatial panel data. The Professional Geographer. 2020;72(3):411–420. https://doi.org/10.1080/00330124.2019.1709215

23. White T.J. Sharing Resources: The Global Distribution of the Ecological Footprint. Ecological Economics. 2007;64:402–410.

24. Мамуров Б.Ж., Абдуллаев Ж.Ж. Регрессионный анализ как средство изучения зависимости между переменными. European Science. 2021;2(58):7–10.

25. Кривов Ю.В. Применение регрессионного анализа для построения миграционных моделей. Вестник экономической безопасности. 2009;3:100–104.