Маятниковая трудовая миграция в московской области: методический и прикладной анализ

Маятниковая трудовая миграция в Московской области: методический и прикладной анализ

Шитова Ю.Ю.

В работе определяется доля маятниковых трудовых мигрантов дВ в полном макроэкономическом балансе структуры трудовых ресурсов по районам Подмосковья в 2001 г. Методически и практически исследована взаимосвязь дВ со среднемесячной районной заработной платой £ и расстоянием от региона до Москвы Я. Показано, что Я является первичным параметром, определяющим поведение обоих показателей дВ и £. Приведены результаты численных оценок коэффициентов корреляции.

Введение

Настоящая работа посвящена маятниковой трудовой миграции (МТМ), под которой мы будем понимать ежедневное челночное перемещение части населения -маятниковых трудовых мигрантов - между местами работы и проживания, находящимися друг от друга на значительном расстоянии и в разных экономических субъектах (районах, городах, регионах, областях и т.п.)1). Последний фактор особенно важен, поскольку именно МТМ между субъектами различного подчинения порождает целый ряд социально-экономических и политических проблем, обсуждаемых далее. МТМ была характерна для СССР и РСФСР на протяжении всего XX в. В советский период ее пик пришелся на 1970-е и 1980-е гг. После распада СССР сложилась парадоксальная ситуация. С одной стороны, на наш взгляд2), МТМ стала играть еще более важную роль, став для существенной доли населения стратегией выживания в новой экономической ситуации. С другой стороны, в Российской Федерации, как и во многих других странах мира, в официальные статистические наблюдения не включен сбор информации о временных перемещениях трудовых ресурсов [8, с. 64]. Научные исследования этого процесса призваны устранить данное противоречие и в силу этого являются особенно актуальными в настоящий момент.

Шитова ЮЮ. - кандидат социологических наук, доцент кафедры экономики, Международный университет природы, общества и человека «Дубна».

Статья поступила в Редакцию в октябре 2005 г.

1) Многие москвичи для поездок на работу также преодолевают значительные расстояния, однако это явление не рассматривается как МТМ, поскольку происходит внутри одного города.

2) Аргументы в пользу этого утверждения дает настоящее исследование.

Есть все основания предполагать, что МТМ наиболее характерна для регионов, прилегающих к крупным городам. Об этом говорит постоянно возрастающая нагрузка на транспортные артерии, обеспечивающие ежедневные перемещения жителей пригородов на работу в центр и обратно, вовлечение все более и более дальних регионов в этот процесс. В этой связи Москва и Московская область выглядят привлекательным объектом для исследования МТМ-потоков.

Целью настоящей работы являлся количественный анализ МТМ в Московском регионе, в соответствии с которой решались следующие задачи: адаптация методики баланса трудовых ресурсов для анализа МТМ, поиск значимых переменных МТМ-процессов, построение и проверка функциональных взаимосвязей этих индикаторов с показателями МТМ, количественные оценки в рамках экспериментально подтвержденных моделей. Подобных исследований МТМ в плане методики и прикладных расчетов ранее не проводилось, поэтому адаптация балансового метода для анализа МТМ, равно как и полученные результаты, являются новаторскими.

Современные оценки МТМ в Подмосковье

Несмотря на широкий разброс оценок МТМ между Москвой и областью (см. табл. 1)3), нельзя не отметить три основных момента:

• МТМ в Московском регионе существовала всегда, включая советское время;

• приток маятниковых трудовых мигрантов (МТ-мигрантов) из области в город всегда превышал движение в обратную сторону;

• можно предположить, что количество МТ-мигрантов увеличивается.

Таблица 1.

Оценки трудовой маятниковой миграции в Московском регионе

Дата Трудовой поток, тыс. человек/день Ссылка

из Москвы в область из области в Москву

«Доперестроечная» эра 150-200 250-300 [11]

Февраль 1999 г. 200 700

1980-е гг. 120-150/200-250 600-700 [10, с. 85]

1985 г. 473,4*

1990 г. 588,1* [3]**

1995 г. 633,2*

1999 г. 700*

2000-2001 гг. 750-800 [9]

Апрель 2002 г. 200-250 800-850 ***

Август 2002 г. 850-900 [6]****

Примечание: * - избыток по направлению в Москву; ** - http://www.nasledie.ru/bibliot/kniga6/; *** - новостной сайт правительства МО:

http://goverment.mosreg.ru/pgobladm/nov2002/nov2604b.htm (26.04.02 г.); **** - http://mpg.ru/index.php?partID=8&ID=1233

3) Здесь и далее интернет-ссылки указаны по состоянию на 25.02.04 г.

Последнее обстоятельство свидетельствует о том, что МТМ в Московском регионе выходит из локальных рамок и приобретает макроэкономический масштаб. Существование проблемы подтвердили два факта.

Во-первых, МТМ в Москве и Московской области стала предметом специального исследования, совмещенного с Всероссийской переписью населения в октябре 2002 г.

Во-вторых, в начале 1999 г. по решению властей Москвы и области была создана специальная совместная группа по координации действий в этой сфере. Однако позиции сторон по данному вопросу сильно отличаются. Областные чиновники убеждены, что область находится в неравном положении с Москвой. Ее работники создают блага и оставляют налоги столице, получая основные социальные выплаты (пенсии, пособия по безработице) из областного бюджета. Решение проблемы областное руководство видит в компенсации, которую Москва должна выплачивать Подмосковью за использование его трудовых ресурсов. По мнению московских властей, Подмосковье, сталкивающиеся с проблемой безработицы, должно быть благодарно Москве, принимающей сотни тысяч подмосковных работников. Кроме того, МТ-мигранты из Подмосковья теснят москвичей на рынке труда.

В сложившейся ситуации разрешение противоречий и достижение компромисса представляются сложной задачей. Стороны намерены обмениваться банками вакансий, согласовывать проекты создания и сохранения рабочих мест, проводить новые научно-прикладные исследования рынка труда. Задачей последних является получение объективных результатов, позволяющих перевести спор властных структур в сферу экономически обоснованных аргументов. Актуальность настоящей работы в том, что ее цели и задачи находятся в русле заявленной политики властей в отношении МТМ.

Исходным материалом для анализа МТМ в настоящем исследовании являлись статические данные Мособлкомстата [12, 13] и мониторинговая информация Правительства Московской области4).

Табл. 2 содержит сводную информацию в разрезе регионов, ранжированных по расстоянию до Москвы.

В Подмосковье есть ряд городов (как правило, прямого областного подчинения), статистика которых ведется отдельно от районов, в которых они находятся. При расчете табл. 2 данные по таким городам суммировались с соответствующими районными показателями, а карта соответствия городов и районов представлена в табл. 3.

4) http://mineconom.ru/PaspWeb/PaspQuest.aspx

Таблица 2.

Показатели занятости населения регионов Подмосковья в 2001 г., включая данные городов, статистика которых ведется отдельно

Район И до Москвы, км1' Трудоспособное население2', человек Занятое население, человек МБ, человек БЗР, чело-век3' Б, руб. МТМ, % от раб. нас.4' МТМ, 12 гр. (регр. 4-б' МТМ, 6 гр. (регр. 4-в'

городское сельское городское сельское до Москвы, км % от раб. нас.4' до Москвы, км % от раб. нас.4'

Люберецкий 20,4 196241 4951 57957 2098 14297 654 3886 47,4 21,1 46,9 12,5 43,5

Красногорский 21,0 74452 14326 29258 1116 6174 305 4809 41,1

Балашихинский 21,9 206920 8654 68784 1702 4902 1414 4124 48,8

Химкинский5' 24,0 102650 1265 53336 144 9457 549 5764 23,7 25,3 39,1

Мытищинский 25,1 185639 12448 57327 1198 17179 1099 4554 45,3

Одинцовский 26,3 112824 50672 46395 5426 11023 968 4559 41,3 37,5 31,7

Ленинский5' 29,0 34058 45166 37186 7126 6736 491 6403 11,4 32,9 31,4

Домодедовский5' 30,0 53058 20068 34246 3292 6430 538 3362 20,0

Щелковский 36,0 150695 18762 50659 2267 9693 1227 3724 45,7

Подольский 38,4 192942 37744 82456 3490 16274 943 4090 37,8 40,3 29,4

Пушкинский5' 40,5 148080 16013 92732 1502 20929 1636 3857 12,4

Раменский 42,3 140253 53985 72613 5390 12232 1075 3401 33,8

Истринский 50,0 38543 30774 24416 3365 5079 407 3986 30,3 58,1 29,6

Ногинский 57,1 207652 20680 108089 1695 14021 1940 3826 28,6 62,5 33,8

Солнечногорский 69,0 44993 28783 25444 2868 5537 693 4535 32,3

Чеховский 74,0 40057 17077 24376 1718 2509 448 3877 29,7 74,6 39,7

Павлово-Посадский 74,4 54090 8402 22937 504 3478 551 3287 39,0

Наро-Фоминский 75,0 61599 42239 25536 4634 3614 691 3449 45,7

Дмитровский 80,0 60661 28249 31786 3390 4312 843 3536 34,9 82,9 33,2 87,5 31,7

Сергиево-Посадский 80,0 107594 30262 52723 3607 8293 2586 3077 33,0

Воскресенский 90,0 74325 18325 40110 1589 4306 514 3408 31,8

Рузский 91,0 25394 14864 14586 1430 1869 634 3164 33,5 92,5 24,7

Коломенский 92,0 92679 22236 56841 8418 6436 1046 3173 18,8

Клинский 94,0 62807 17439 33792 3731 4012 1043 3624 28,7

Орехово-Зуевский 97,0 116894 31537 53198 1772 5496 1902 3164 39,8 97,8 36,6

Волоколамский 99,0 14622 15449 11952 2487 1176 437 2823 23,9

Егорьевский 99,0 47673 15310 24768 1279 1851 1121 2629 35,3

Серпуховский 101,4 118556 14661 62176 1193 6688 963 3107 30,0 106,0 26,0 113,0 26,0

Ступинский 111,0 47013 17687 32484 3704 3796 526 4741 18,3

Луховицкий 115,0 24603 13366 14591 4129 1316 746 3050 25,0

Можайский 117,0 19487 20240 15601 2108 1915 304 3076 27,2 127,0 27,9

Каширский 124,0 32753 10796 19099 3526 1724 347 3029 24,6

Талдомский 128,0 65096 5501 24651 1354 4808 909 3230 38,9 138,0 28,4

Шаховской 130,0 6778 7640 5244 1094 392 445 2392 27,3

Лотошинский5' 133,0 3398 7080 4988 2696 330 339 2692 -4,9

Зарайский 140,0 15965 10941 11506 3555 485 627 2188 18,8

Озерский 141,0 16711 5924 9754 1275 480 741 2682 27,0 151,0 27,1

Шатурский 148,9 44090 12584 24768 1384 1637 1561 3929 29,9

Серебряно-Прудский 178,0 5220 9018 5625 2311 172 309 2261 16,4

1) Расстояние до райцентра. 2' Мужчины 16—59 лет и женщины 16—54 лет. 3' Признанные безработными службой занятости (среднее за 08.2001 г—01.2002 г.). 4' Расчет по (1) в предположении (2). 5) Районы, не учтенные в регрессии (4-а).

Таблица 3.

Соответствие районов и городов, статистика которых была учтена при расчете районных показателей табл. 2

Район Включая город Район Включая город

Балашихинский г. Железнодорожный Подольский г. Троицк

г. Реутов г. Щербинка

Коломенский г. Коломна г. Ивантеевка

г. Дзержинский Пушкинский г. Королев

Люберецкий г. Лыткарино г. Красноармейск

пгт. Котельники г. Юбилейный

г. Долгопрудный Раменский г. Бронницы

Мытищинский г. Калининград г. Жуковский

г. Лобня г. Протвино

Ногинский г. Черноголовка Серпуховский г. Пущино

г. Электросталь г. Серпухов

Одинцовский г. Звенигород Талдомский г. Дубна

Орехово-Зуевский г. Орехово-Зуево Шатурский г. Рошаль

Павлово-Посадский г. Электрогорск г. Краснознаменск

Подольский г. Климовск Щелковский г. Лосино-Петровский

г. Подольск г. Фрязино

Теоретические аспекты исследования МТМ

Подавляющее число научных публикаций по теме мобильности трудовых ресурсов посвящено межрегиональной и международной миграции. Для этого типа движения населения разработан обширный теоретический аппарат анализа, моделирования и прогнозирования, проведено большое количество прикладных исследований [4]. Межрегиональная и международная миграция играет ведущую роль в формировании рынка труда в макроэкономическом аспекте, и ей по праву уделяется основное внимание. Вместе с тем, как отмечалось выше, возрастающее макроэкономическое влияние МТМ-потоков требует адекватного теоретического осмысления и практических оценок.

Существующие методы оценки МТМ

Классический прямой контроль маятниковых трудовых потоков возможен через проведение на регулярной основе опросов и анкетирования. Однако подобные мероприятия практически не проводятся по двум причинам.

1. Высокая стоимость исследования. К примеру, изучение МТМ в Москве и Московской области, проводившееся одновременно с Всероссийской переписью населения 2002 г., обошлось областному и московскому бюджетам соответственно в 27,4 и 83,9 млн. руб.

2. Организационные и методологические проблемы. Поскольку граждане в большинстве своем не склонны афишировать свой статус МТ-мигранта, сущест-

венное количество отказов и большая вероятность ложных ответов снижают надежность исследований. В частности, данные факты полностью подтвердились в пилотном обследовании МТМ, проведенном одновременно с пробной переписью населения в октябре 2000 г. в Преображенском районе Москвы и сельской местности Красногорского района Подмосковья.

К косвенным методам оценки относится изучение интенсивности пассажиропотока между центром и пригородами. Исследования, основанные на этом относительно простом и недорогом способе, на настоящий момент являются практически единственным источником информации о МТМ. Вместе с тем данный метод является лишь грубой интегральной оценкой процесса, не позволяющей выявить его детали.

В сложившейся ситуации остро необходимы новые способы изучения маятниковой трудовой миграции.

Балансовый метод учета МТМ

Расширение объема показателей о труде и занятости, собираемого региональными органами статистики в настоящее время, позволяет все более точно определять структуру занятости населения региона, выделяя МТ-мигрантов. С одной стороны, проблема в том, что МТМ объективно не поддается прямому статистическому учету. Но, с другой стороны, при построении баланса структуры трудовых ресурсов региона по учтенным статистикой группам населения обнаруживаются «мертвые души». Мы предполагаем, что большая часть этого «незанятого населения» работает маятниковым способом (систематические погрешности, связанные с другими неучтенными группами населения, будут обсуждаться далее):

в » _ _ ТНГ • (1 -ЗНГС) + ТНС • (1 -88С) - ЗН - МБ - БЗР

(1) 8 » дМД _ ТН '

где 8В - доля маятниковых мигрантов из региона в центр;

8 мд - доля «мертвых душ» - неучтенного статистикой трудоспособного населения в регионе;

ТН - трудоспособное население региона, человек;

8 НС - доля занятых в неформальном секторе и самозанятых региона;

ЗН - занятые на крупных и средних предприятиях промышленности и в сельском хозяйстве региона, человек;

МБ - занятые в малом бизнесе региона, человек;

БЗР - безработные региона, человек.

Здесь и далее индексы «В», «Г», и «С» относятся ко всему, городскому, и сельскому населению соответственно.

Единственными параметрами в правой части балансового уравнения (1), не являющимися стандартными статистическими показателями, являются уровни занятости в неформальном секторе. Ускользая от внимания статистиков, занятые в неформальном секторе входят в список «мертвых душ» наряду с МТ-мигранта-ми. Это означает, что балансовая формула (1) позволяет по известному уровню занятости в неформальном секторе находить количество МТ-мигрантов и наоборот. В настоящей работе будут использованы оба подхода, но для решения пер-

вой задачи необходимо привлекать данные о теневой занятости, полученные в других исследованиях.

Занятость в неформальном секторе стала неотъемлемой чертой постреформенной России5). Хотя международные стандарты по оценке этого показателя были приняты еще в 1993 г., Росстат утвердил соответствующую методику лишь в октябре 2001 г. Столь большая задержка связана со сложностью и неоднозначностью определения категории «неформальный сектор». Согласно расчетам Рос-стата на август 2001 г., неформальный сектор охватывает 14-15% всего трудоспособного населения. При этом в неформальном секторе трудятся 23-30% сельских жителей и 10-12% горожан [2, с. 36]. Здесь для расчетов мы использовали верхние граничные показатели из указанной работы для занятости в неформальном секторе:

(2) ¡¡с » 0,18; ¡¡с » 0,3; 6<С1С » 0,3; (Ксг ° 18ГНС = 2).

Такой выбор связан с желанием показать наличие МТ-мигрантов даже при возможной переоценке количества занятых в неформальном секторе.

Используя предположение (2) из балансового уравнения (1), получаем количественные оценки МТМ для регионов Подмосковья (см. последний столбец табл. 2).

При исследовании МТМ из регионов в центр важным фактором является маятниковая межрайонная миграция (МММ), на которой следует остановиться особо.

В крупных мегаполисах6) маятниковые трудовые потоки направлены не только в столицу, но и в крупные районные центры, оттягивающие на себя часть жителей близлежащих регионов. Возникающие при этом МММ-потоки 8МР (рис. 1) вносят систематическую погрешность в расчеты МТМ-потоков.

Рис. 1. Межрайонные маятниковые потоки в мегаполисе

5) По некоторым данным (см., например: [7, с. 51]), и в советской экономике с ее «полной» занятостью объем неучтенной рабочей силы достигал 15%.

6) Здесь и далее под мегаполисом понимается крупный город вместе с окружающими его районами. В настоящей работе исследуется мегаполис Москва-Подмосковье.

Для снижения ошибки, связанной с МММ, в настоящей работе используется усреднение показателей по группам регионов-соседей. Внутри таких групп происходит взаимокомпенсация МММ-потоков. Поэтому сравнение результатов расчетов МТМ-потоков по отдельным регионам и группировкам, составленным различными способами, позволяет оценить величину систематической ошибки, связанной с МММ. Более того, разница результатов дает приблизительную количественную оценку МММ.

Следующим этапом анализа является поиск независимых переменных, коррелированных с МТМ, а также проверка существующих моделей и гипотез, определяющих функциональную взаимосвязь МТМ с различными индикаторами.

Корреляция МТМ с расстоянием от района до центра

Расстояние от региона до центра Я является общепризнанным параметром, влияющим на макроэкономические показатели районов, прилегающих к крупным центрам. Поэтому можно предположить, что МТМ также должна быть чувствительна к данному фактору. Чем дальше район от центра, тем дольше время и дороже стоимость проезда, а значит, тем меньшая доля населения района работает в столице маятниковым образом. Таким образом, следует ожидать зависимость:

(3' 6В = А Я + В, А < 0,

где И - расстояние от столицы до региона. Результаты расчетов подтверждают справедливость гипотезы (3'.

d, %

50

40

30

20

По районам

R, км

40

80

120

160

200

0

Рис. 2. Корреляция между миграционным потоком дВ и удаленностью региона от Москвы, посчитанная для отдельных районов и групп регионов-соседей

Между суммарным потоком мигрантов 8В и расстоянием от региона до Москвы наблюдается значимая линейная корреляция (рис. 2) со следующими параметрами:

(4а) A = B = -0,155 ± 0,025стат 45,7 ± 2,4сТат Г2 = 0,54 по отдельным регионам;

(4б) A = B = -0,094 ± 0,041стат 39,8 ± 3,5стат r2 = 0,34 по 12 группам;

(4в) A = B = -0,109 ± 0,035стат 40,7 ± 3,1стат r2 = 0,70 по 6 группам.

Здесь и далее r2 - коэффициент детерминации, индексом «стат» обозначены статистические ошибки корреляционных коэффициентов, соответствующие 67-процентному уровню достоверности. Подчеркнем, что результаты (4) были получены в предположении уровня неформальной занятости (2).

Сравнение величин показывает, что результаты расчета по отдельным регионам (4а) завышены по сравнению с данными по группам (4б и в). Эта разница обусловлена систематической погрешностью, привносимой МММ, рассмотренной выше. Вместе с тем расчеты по обеим группам дают одинаковый результат, что говорит о взаимной компенсации МММ-потоков при анализе групп регионов-соседей.

Взаимосвязь МТМ и пассажиропотока районы — центр

Поскольку МТ-мигранты формируют основной поток пассажиров (ПП) между регионами и центром в рабочие дни, между показателями МТМ и ежедневным пассажиропотоком между районами и центром в рабочие дни ПП существует прямая связь. ПП приблизительно равен сумме МТ-мигрантов из всех N районов, которую можно рассчитать двумя способами.

1. На основе балансовой формулы (1) и данных табл. 2 получаем7):

N

ПП » £ 8В -ТН' = (5) „

= £ (ТН - (1 - 8ГС) + ТЩ - (1 - 8СНС) - ЗН' - МБ' - БЗР') »

'=1

N ___

» £ (ТНГ • (1 - 8ГС) + ТНС • (1 - 8СНС) - ЗН' - МБ' - БЗР').

'=1

2. На основе модели (3) с параметрами (4) имеем:

N N

(6) ПП »£8В -ТН' =£ ТН'' - (A - R' + B).

1=1 1=1

7) Предполагается, что доля занятых в неформальном секторе слабо изменяется от региона к региону и поэтому может быть заменена средним значением. Такой подход оправдан, пока нет соответствующих данных по дифференциации неформальной занятости в Подмосковье.

Расчет ПП между Москвой и районами в 2001 г. с использованием балансовой формулы (5' дает оценку:

(7а' ПП = 1287 тыс. человек

в то время как второй способ с применением (6' дает:

(7б' ПП=1297 ± 215 тыс. человек

с параметрами (4б':

(7в' ПП=1384 ± 215 тыс. человек

и с параметрами (4а' соответственно.

Близость (7а, б' свидетельствует о том, что результаты расчетов в модели (3' с параметрами (4б, в' качественно совпадают с балансовым расчетом. Как обсуждалось ранее, различие (7а' и (7в' обусловлено систематической погрешностью, связанной с МММ. Более того, разница между (7в' и (7а' дает приблизительную оценку МММ в Подмосковье:

(8' ППМММ » 100 - 300 тыс. человек.

Полученные оценки (7' существенно превышают данные полного трудового включающего все виды транспорта ПП в столицу из Подмосковья, который может быть оценен из табл. 1:

(9' ПП » 800 тыс. человек.

Если считать верной оценку (9', то завышенный результат (7а' может быть связан с ошибкой оценки (2' долей занятых в неформальном секторе 3НС , поскольку остальные параметры в балансе (5' известны из статистических данных8'. Подгоняя значения пассажиропотока в модели (5' к величине (9' варьированием

8НС , получаем9':

(10' ЗНВС = 0,31; $НС = 0,26; 3СС = 0,52.

В предположении уровня неформальной занятости согласно оценке (10' параметры модели (3' в регрессии по 12 группам регионов оказываются равными:

А = -0,11 ± 0,05 2 „„ ю

(11' в = 28 ± 4 г2 = 0,4 по 12 группам.

Сравнение (11' с результатами аналогичных расчетов (4б', сделанных на основе оценки (2', показывает, что от используемой в расчетах величины уровня неформальной занятости зависит, в основном, свободный член регрессии В, в то время как сам фактор А практически не изменяется.

8' В долю занятых в неформальном секторе попадают и другие категории граждан, не учтенных в балансовой модели (1'. Этот вопрос будет обсуждаться в дальнейшем.

9' Ксг взят из (2'. То есть предполагается, что изменяется синхронно с ¿НС таким образом, что их отношение не меняется и все время равно Ксг.

Зависимость МТМ от уровня заработной платы в регионе

Уровень доходов (среднемесячная заработная плата в регионе часто упоминается в научной литературе в связи с миграцией. Ряд исследований показывают, что уровень доходов является наиболее существенным фактором, определяющим межрегиональную и международную мобильность населения [1, с. 138; 8, с. 64]. Поэтому попытка переноса этой концепции на МТМ выглядит естественной. Чем ниже уровень дохода населения в регионе, тем большая доля населения стремится повысить доходы за пределами данного региона. По аналогии с (3' можно записать:

(12' 3В = С• 5 + Д С < 0.

Вместе с тем существует и другая гипотеза [5, гл. XXI, разд. 9]10', согласно которой рыночная ставка заработной платы складывается из двух составляющих:

(13' 5 = М + N,

где М - стандартная ставка заработной платы, которая сложилась бы на рынке, если бы не было территориальных различий по оплате труда. Существующие же в действительности диспропорции компенсирует привязывающая добавка Ы, удерживающая от миграции рабочих из районов с более низкими ставками заработной платы в районы с более высокими ставками заработной платы. В этом отношении мегаполис представляет собой классическую систему с явно выраженным территориальным дисбалансом: заработная плата в центре существенно выше, чем в пригородах. В связи с этим возникает гипотеза о росте оплаты труда в районах по мере приближения к центру. Чем ближе к региону находится центр, тем ниже издержки маятниковых разъездов и тем выше мотивация местных жителей работать в центре маятниковым способом. Чтобы удержать кадры, работодатели региона вынуждены повышать оплату труда. Это означает, что привязывающая надбавка Ы в (13' должна быть тем больше, чем ближе район к центру:

(14' N = N (Я) = Е Я + F, Е < 0.

Подставляя (14' в (13', получаем:

(15' 5 = Е Я + F +М = Е Я + О, Е < 0.

Гипотезу (15' можно сформулировать следующим образом: в мегаполисе должен наблюдаться радиальный градиент роста заработной платы в направлении от пригородов к центру.

Особо отметим тот факт, что если гипотеза фон Мизеса (15' справедлива, то модель (12' утрачивает самостоятельность (первичность', и становится линейной комбинацией (3' и (15'! Действительно, подставляя (15' в (12' получаем:

(16' 3В = С• 5 + Б = С •Е Я + С •О + Б ° А Я + В,

(16'

С ° А / Е, Б ° В - СО.

10' http://www.libertarium.ru/libertarium/humanact

Более того, вторичность 8В=/(Б) по отношению к 8В=g(R) и Б=к(т) носит общий характер11) и не зависит от вида функций д и к, поскольку:

(17) 8В = /(Б) = /(кт ° g(R), где g(R) ° /(к(R)).

Во взаимосвязи показателей 8В, Б и т значимая корреляция 8В = 8В(т) в виде (3) нами уже была установлена ранее. Если одновременно с этим будет доказана справедливость отношения Б = Б(т), описываемого в нашем случае формулой (15), тогда корреляция 8В = 8В(Б) в виде зависимости (12), во-первых, существует, во-вторых, не первична, а является следствием того, что оба параметра 8В и Б, в свою очередь, зависят от третьей переменной т. Первичность т в данном случае не подлежит сомнению, поскольку в исследуемой тройке индикаторов только т является неотъемлемым и неизменяемым свойством объекта (района) и объективно не может зависеть от 8В и Б.

Результаты анализа однозначно подтверждают гипотезу фон Мизеса (15): уровень среднемесячной заработной платы в районах падает по мере удаления от Москвы (рис. 3а).

8, %

50

40

30

20

а)

•••

*

Заработная плата, тыс. руб. 5 г

2 3 4

Заработная плата, тыс. руб.

2

б )

5 0 40 80 120 160 200 Расстояние от региона до Москвы, км

Рис. 3. Взаимосвязь среднемесячной заработной платы в районе с долей маятниковых трудовых мигрантов

Количественные результаты регрессионного анализа демонстрируют высокую детерминированность модели (15):

Е 13 ± 2стат О = 4500 ± 150с

г2=0,85.

4

3

11) При условии, что эти корреляции существуют в действительности.

Корреляция между 8В и S оказывается более слабой (рис. 36) со следующими величинами коэффициентов модели (12):

(19) £ = 5 ± 2стат г2=0,34.

D 5 — 7 стат

В данной ситуации корреляция между МТМ и среднемесячной заработной платой (12) является следствием зависимости обоих показателей от третьей переменной - расстояния от района до центра R. В частности, как видно из (16), коэффициент эластичности МТМ по зарплате C есть отношение коэффициентов эластичности MTM (А) и заработной платы (E) по R. Подставляя соответствующие параметры из (11) и (15) в (16), получаем:

(20) C ° А/E = —0,11/—0,013 » 8,5% МТМ/тыс. руб. » 1% МТМ/100 руб.,

что совпадает с результатами регрессии (19).

Интерпретация оценок (18), (19) проста и наглядна: изменение заработной платы в районе Подмосковья на 100 руб. приводит к соответствующему изменению количества МТ-мигрантов на 1%. Подчеркнем еще раз, что это не прямое, а косвенное корреляционное соотношение, как это было показано нами раннее в этом параграфе.

Дальнейшее развитие балансовой модели

В балансовом уравнении (1' учтены основные категории занятого населения, данные по которым в региональном разрезе регулярно публикуются территориальным органом статистики (в нашем случае Мособлстатом'. Вместе с тем существует целый ряд других категорий занятого и не занятого в экономике населения, учет которых представляет трудную задачу ввиду сложности получения необходимой статистики в региональном разрезе. Дальнейшее совершенствование балансового метода, использованного в настоящей работе, связано с включением в расчеты неучтенных групп населения с целью более точного выделения маятниковых трудовых мигрантов. Далее обсуждаются перспективы исследования отдельных неучтенных в настоящей работе групп населения.

Студенты вузов и аспиранты, обучающиеся с отрывом от производства. Данная категория учтена в трудоспособном, но не в занятом населении, поэтому должна входить с отрицательным коэффициентом в числитель баланса (1'. Мос-облстат публикует количество студентов, обучающихся в вузах регионов Подмосковья. К сожалению, прямое использование этой статистики в нашем случае невозможно, поскольку в вузах обучаются не только студенты данного региона (именно эту категорию и необходимо учесть в балансе', но и студенты соседних регионов. Особенно это характерно для районов, близких к центру, где, с одной стороны, сконцентрирована большая часть подмосковных вузов, а с другой стороны, высок процент студентов-москвичей. Тем самым включение данной статистики в балансовое уравнение приведет к неопределенной систематической погрешности конечного результата. На наш взгляд, оценки количества студентов в регионе можно сделать на основании возрастной пирамиды, данные по которой доступны в разрезе регионов. Однако в этом направлении необходима разработка и отладка соответствующей методики расчетов.

Военнослужащие и работники силовых ведомств. К сожалению, эта специфическая категория населения, не занятая в экономике, выпадает из балансового анализа. Статистический учет данной категории населения ведут соответствующие силовые ведомства без участия Росстата, доступ к этой информации трудно осуществим, а порой и невозможен из-за грифа секретности. Вместе с тем, не будучи учтенными как занятые, военнослужащие учтены как трудоспособные граждане. Следовательно, неучет этой категории граждан вносит систематическую погрешность во все балансовые расчеты, оценка которой должна быть предметом отдельного исследования.

Работающие подростки и пенсионеры. Должны входить с положительным коэффициентом в балансовое уравнение (1).

Занятые в домашнем хозяйстве; находящиеся в отпусках по беременности, родам воспитанию детей; занятые в крестьянских (фермерских) хозяйствах; занятые в религиозных организациях. Все указанные категории населения должны входить с отрицательным коэффициентом в числитель балансовой формулы (1).

Досчет (коррекция) количества занятых на предприятиях. Необходимость уточнения количества работников (переменная ЗН в формуле 1) связана с наличием занятых неполное время, выполняющих сезонную и случайную работу, договора гражданско-правого характера, работающих в незарегистрированных организациях.

Необходимо отметить, что в Росстате существует методика балансового учета трудовых ресурсов12), в рамках которой производятся оценки численности упомянутых групп населения. Методика расчетов достаточно сложна и помимо статистики, поступающей от различных организаций, использует данные специальных обследований по проблемам занятости, экспертные оценки, различные алгоритмы корректировки. К сожалению, эти балансовые расчеты осуществляются только по России в целом, а также федеральным округам и субъектам Российской Федерации. На более низких субрегиональных уровнях (наш случай Подмосковья в разрезе районов) такие расчеты не проводятся.

Наличие неучтенных групп населения в рамках модели (1) ведет к завышенной оценке доли МТ-мигрантов. Поэтому можно предположить, что следствием этого является полученный нами больший поток МТ-мигрантов из области в центр ПП (7) по сравнению с данными других источников (9). Если эта гипотеза справедлива, тогда при подгонке ПП в рамках нашей модели под данные других работ (9) все неучтенные группы населения попадают в фитируемый показатель

неформальной занятости 81^С в (10). Превышение последнего по сравнению со средней по стране оценкой (2) дает приблизительную оценку неучтенных групп (НГ) населения в модели (1):

(21) 8г » 0,13.

Далее, в рамках высказанного предположения результаты (11) не зависят от неучтенных групп трудовых ресурсов, в отличие от расчетов (4). Там же было отмечено, что сравнение результатов (4) и (11) показывает смещение свободного

12) http://www.gks.ru/bgd/free/B99_10/IswPrx.dll/Stg/d030/i030130r.htm

члена линейной регрессии при неизменном ее факторе. Из этого следует, что систематическая погрешность, связанная с неучтенными группами населения:

а' в большей степени влияет на абсолютный уровень МТ-мигрантов, что выражается в завышении свободного члена регрессии в рассмотренных нами линейных моделях;

б' слабо влияет на факторы регрессии (коэффициенты эластичности' этих моделей.

Оценка (21' и последующие рассуждения справедливы в предположении, что доли неучтенных групп населения слабо изменяются от одного района к другому. Безусловно, о справедливости этого приближения можно спорить, однако в условиях недоступности показателей в районном разрезе сложно предложить более подходящий альтернативный вариант.

В итоге еще раз подчеркнем, что важным условием совершенствования настоящего метода является повышение объема и качества информации, собираемой о трудовых ресурсах в субрегиональном разрезе. Отметим существование проблемы нехватки информации для принятия решений на региональном уровне. Например, в дополнение к данным обследования малых предприятий по методике Мособлстата власти г. Дубны собирают дополнительную статистику о деятельности малых предприятий и, прежде всего, о количестве занятых в этой сфере. При наличии необходимых данных детализация модели (1' не представляет сложности.

Основные результаты

Настоящее исследование в целом продемонстировало эффективность использования балансового метода (1' для количественного анализа МТМ в мегаполисе. Ниже приведены основные результаты, полученные в настоящей работе.

1. Расстояние от района до центра Я (в км' является значимой переменной для МТМ. Доля МТ-мигрантов в подмосковных районах 8В (в % от трудоспособного населения' линейно уменьшается по мере удаления от центра согласно (3' с параметрами (11':

8В = -0,11 Я + 28.

2. С высокой степенью детерминированности Я (в км' определяет также поведение среднемесячной заработной платы £ (в тыс. руб.' в районах Подмосковья:

£ = -0,013 Я + 4,5,

в соответствии с моделью (15' и параметрами (18'.

3. Наблюдаемая взаимосвязь между МТМ (8В - доля МТ-мигрантов в % от трудоспособного населения' и среднемесячной заработной платой в районе £ (в тыс. руб.' по модели (12' с параметрами (19':

8В =8£ + 5

не является прямой корреляцией, а есть следствие взаимосвязей, указанных выше. Вместе с тем полученная простая эмпирическая зависимость - увеличение/уменьшение доли МТ-мигрантов в подмосковном районе на 1% соотносится с увеличением/уменьшением среднемесячной заработной платы в этом же регионе на 100 руб. - может быть полезной для прикладных оценок.

4. Общий ежедневный пассажиропоток МТ-мигрантов между Москвой и районами оказался равным ПП » 1300 тыс. человек, что расходится с данными других оценок ПП » 800 - 1000 тыс. человек (см. (7), (9), табл. 2). Полученный дисбаланс, на наш взгляд, можно объяснить тремя причинами:

• существующие оценки потока МТ-мигрантов занижены;

• уровень неформальной занятости в Подмосковье (10) примерно в два раза выше среднего российского показателя (2);

• уровень неучтенных групп населения в балансовой модели (1) составляет примерно 13% от трудоспособного населения области.

5. Маятниковая межрайонная миграция была оценена на уровне 100-300 тыс. человек. Ее влияние на оценки основной МТМ было исключено.

Заключение

Перспективы дальнейших исследований по настоящей теме связаны с повышением точности и надежности методики по разным направлениям:

• дальнейшее совершенствование балансовой модели (1) в направлении учета дополнительных групп населения с целью детализации внутрирегиональной структуры трудовых ресурсов;

• изучение временной динамики выявленных тенденций и закономерностей;

• расширение исследований за счет включения в анализ других областей, кроме Московской;

• привлечение дополнительной информации из других исследований.

Настоящая работа показала большой потенциал давно известного, но мало

использующегося в настоящее время балансового метода анализа трудовых ресурсов в субрегиональном разрезе, который позволяет: определять территориальную структуру трудовых ресурсов; обнаруживать ее диспропорции; выявлять внутренние и внешние факторы, вызывающие дифференциацию; отслеживать временную динамику показателей. На наш взгляд, данная информация необходима для выработки более эффективной политики региональных властей в сфере труда и занятости, являющейся одной из ключевых и наиболее проблемных. На базе мониторинга и аналитических результатов, полученных балансовым методом, возможно прогнозирование структуры трудовых ресурсов и выявление факторов, вызывающих диспропорции. В итоге полученная информация может быть использована для управления трудовыми ресурсами региона. В частности, речь может идти о разработке региональных программ поддержки, развития обучения и переобучения дефицитным профессиям, профориентации населения. Эти же данные важны для формирования целенаправленной региональной миграционной политики, в частности в вопросах урегулирования проблем маятниковых трудовых мигрантов, привлечения иностранной рабочей силы. Наконец, данные балансового анализа будут полезны для разработок и экспертиз целевых программ в области труда и занятости, расстановки акцентов региональной инвестиционной политики для сглаживания дифференциаций структуры трудовых ресурсов.

Автор выражает благодарность Ершову Э.Б. и Суринову А.Е. за ряд ценных замечаний, пожеланий и рекомендаций, благодаря которым настоящая работа подверглась существенному уточнению и доработке.

* * *

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алексеев А.И., Зубаревич Н.В. Кризис урбанизации: формирование нового образа жизни // Проблемы прогнозирования. 2000. № 4.

2. Горбачева Т.Л., Рыжикова З.А. Методологические подходы измерения занятости в неформальном секторе экономики // Вопросы статистики. 2002. № 4.

3. Комаров И.К. Возрождение Волги - шаг к спасению России: роль Московского региона в возрождении Волги. М.: Экология, 2000.

4. Коровкин А.Г. Динамика занятости и рынка труда. М.: МАКС-Пресс, 2001.

5. Мизес Людвиг фон Человеческая деятельность: трактат по экономической теории. М.: Экономика, 2000.

6. Милюков О. Миграция. Информация. Регистрация // Московская промышленная газета. 2002. № 32. 22-28 августа.

7. Миляева Л. Экономические стороны «скрытой» безработицы // Экономист. 2001.

№ 7.

8. Моисеенко В.М. Проблемы отраслевой, межотраслевой и региональной экономики // Вестник МГУ. 2001. № 4.

9. О программе регулирования миграции в г. Москве на 2000-2001 годы / Постановление Правительства Москвы № 154-ПП от 29 февраля 2001 г.

10. Пехтерева Е.А., Былов В.Г. Проблемы формирования и использования рабочей силы в Москве // Мегаполис на рубеже веков: социально-экономический и социологический аспекты. М.: ИНИОН, 2000.

11. Сац И. В Москву: работать и работать // Сегодня. 1999. № 23. 9 февраля.

12. Социально-экономическое положение муниципальных образований московской области: Стат. сб. М.: Мособлкомстат, 2001.

13. Численность и состав населения московской области: Стат. сб. М.: Мособлком-стат, 2002.