Формирование дифференцированного подхода к привлечению и использованию иностранной рабочей силы в регионах России

Региональная экономика

Васильева А.В.

Формирование дифференцированного подхода к привлечению и использованию иностранной рабочей силы в

регионах России*

Васильева Александра Владимировна — кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт экономики Уральского отделения РАН, Екатеринбург, РФ. E-mail: sa840sha@mail.ru SPIN-код РИНЦ: 7499-6169

Аннотация

Одним из последствий сильной дифференциации субъектов РФ по уровню социально -экономического развития является неравномерное распределение иностранной рабочей силы по ее территории. В результате проведения корреляционного анализа был сделан вывод, что мигрантов привлекают богатые регионы, в которых лучше развита торговля и услуги, выше доходы населения и цены на жилье, лучше ситуация на рынке труда. На основе проведения кластерного анализа все субъекты РФ были разбиты на четыре группы, характеризующиеся схожим набором факторов притяжения. Полученные результаты корреляционного и кластерного анализа доказывают, что в связи с сильной дифференциацией субъектов РФ по уровню их привлекательности для иностранной рабочей силы разработка российской миграционной политики для регионального уровня является экономически вызревшей мерой. Предоставление большей самостоятельности регионам в реализации моделей привлечения иностранной рабочей силы, соответствующей потребностям местного рынка труда, будет способствовать экономическому росту России. Для реализации положительного потенциала, заложенного в трудовой иммиграции, решения экономических задач инновационного развития и смягчения дисбалансов на региональных рынках труда предлагается введение нового дифференцированного подхода к привлечению и использованию иностранной рабочей силы как из стран с визовым, так и безвизовым режимом въезда в Россию.

Ключевые слова

Трудовая миграция, иностранная рабочая сила, миграционная политика, региональная политика, региональная дифференциация, корреляционный анализ, кластерный анализ

Каждый субъект РФ обладает целым спектром особенностей и различий географического, климатического, экологического1, природно-ресурсного2, демографического3, социокультурного4, финансового5, административного6 и

* Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (№ 15-06-04959а «Эффекты экономических взаимодействий в региональных системах "центр-периферия"»).

1 Коршунов Л.А., Никулина Н.Л. Экологические и экономические аспекты устойчиво-безопасного развития региона // Ползуновский альманах. 2011. № 3. С. 4-8; Никулина Н.Л., Быстрай Г.П. Экологическая безопасность и качество жизни населения региона // Уровень жизни населения регионов России. 2012. № 12. С. 95-99; Яндыганов Я.Я., Власова Е.Я., Никулина Н.Л. Экологическая безопасность региона (социально-эколого-экономический аспект) // Экономика региона. 2008. № 3. С. 144-153.

2 Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Денисова О.А., Пыхов П.А. Сравнительная оценка энергоинвестиционной привлекательности регионов: метод и апробация // Экономика региона. 2007. № 4. С. 207-220.; Пыхов П.А. Диагностика природно-ресурсного капитала территории // Экономика региона. 2013. № 2. С. 55-63.

3 Васильева Е.В. Межрегиональная дифференциация качества жизни населения России // Экономика региона. 2010. № 4. С. 234-242; Васильева Е.В., Гурбан И.А. Диагностика качества жизни населения

политического характера. В результате мультипликативного эффекта, формируемого совокупностью разнородных факторов, в каждом регионе имеет место своя уникальная социально-экономическая ситуация. Одним из последствий дифференциации субъектов РФ по уровню социально-экономического развития является неравномерное распределение и трудовых мигрантов по ее территории (Рисунок 1).

Основным центром притяжения трудовых мигрантов в России является Центральный федеральный округ, в котором работает около 51% иностранных работников, в том числе у юридических и физических лиц. Второй центр притяжения иностранной рабочей силы в России — Северо-Западный федеральный округ. Здесь работает каждый седьмой трудовой мигрант. Приволжский, Сибирский и Уральский федеральные округа занимают третье, четвертое и пятое место соответственно, привлекая в общей сложности почти 25% иностранной рабочей силы. При этом в каждом федеральном округе между входящими в его состав субъектами РФ иностранная рабочая сила распределена так же неравномерно. В частности, основные центры притяжения иностранной рабочей силы в Центральном федеральном округе, Москва и Московская область, являются абсолютными лидерами по миграционной

регионов России // Вестник Тюменского государственного университета. 2010. № 4. С. 186-192; Гурбан И.А. Влияние благосостояния населения на уровень развития человеческого капитала регионов России // Наука Красноярья. 2013. № 5(10). С. 139-158; Гурбан И.А. Национальный человеческий капитал России: региональная дифференциация // Фундаментальные исследования. 2014. № 5-5. С. 1063-1069; Гурбан И.А., Мызин А.Л. Системная диагностика человеческого капитала регионов России: методологический подход и результаты оценки // Экономика региона. 2012. № 4. С. 32-39; Куклин А.А., Гурбан И.А. Региональные особенности демографической составляющей человеческого капитала // Народонаселение. 2012. № 4. С. 35-50; Куклин А.А., Гурбан И.А. Состояние трудового капитала регионов России в контексте исследования национального человеческого капитала // Известия Уральского государственного экономического университета. 2012. № 4 (42). С. 42-49; Куклин А.А. Социально-демографическая безопасность регионов России: подходы к диагностике ситуации // Известия Уральского государственного экономического университета. 2008. № 3 (22). С. 85-93; Куклин А.А., Черепанова А.В., Некрасова Е.В. Социально-демографическая безопасность регионов России: проблемы диагностики и прогнозирования // Народонаселение. 2009. № 2. С. 121-133.

4 Васильева Е.В. Рейтинг субъектов РФ по уровню социально-психологического потенциала // Журнал экономической теории. 2013. № 3. С. 131-141; Она же. Социально-психологический потенциал регионов России: состояние и тенденции // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 27. С. 32-44.

5 Васильева А.В., Васильева Е.В., Тюлюкин В.А. Моделирование влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы региона // Экономика региона. 2012. № 2. С. 266-276; Судакова А.Е., Синенко А.И. Финансовая безопасность в контексте устойчивого развития региона // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 24. С. 35-41.

6 Куклин А.А., Черепанова А.В. Теоретико-методический подход к повышению безопасности и эффективности социально-демографического развития региона // Вестник Тюменского государственного университета. 2010. № 4. С. 136-144; Куклин А.А., Васильева Е.В. Методический подход к оценке эффективности управления социально-демографическими процессами в регионе // Известия Уральского государственного экономического университета. 2012. Т. 41. № 3. С. 79-86; Куклин А.А., Шориков А.Ф., Тюлюкин В.А., Черепанова А.В., Васильева Е.В., Некрасова Е.В. Диагностика и моделирование результативности управления системой здравоохранения для обеспечения социально-демографической безопасности регионов России // Пространственная экономика. 2011. № 4. С. 72-92; НайденовА.С., Чусова А.Е. Сравнительный анализ привлекательности системы налогового администрирования в регионах России // Экономика региона. 2011. № 3. С. 268-273.

привлекательности и в целом по РФ (здесь трудятся 28% и 14% всей иностранной рабочей силы России соответственно).

Рисунок 1. Распределение иностранных работников по федеральным округам Российской Федерации в 2014 году7

Анализ полюсов привлекательности трудовых мигрантов позволяет предположить, что наибольшее количество иностранных работников востребовано в тех регионах, где наблюдается активный экономический рост, развитие промышленного производства либо освоение новых месторождений полезных ископаемых, что требует привлечения дополнительных трудовых ресурсов8. В то же время нельзя однозначно сказать, какие конкретно факторы социально-экономического развития оказывают решающее влияние на выбор мигрантами региона назначения. Для выявления основных факторов, обусловливающих формирование центров притяжения иностранной рабочей силы, был проведен корреляционный анализ. В исследуемую выборку попали 83 субъекта РФ.

В качестве показателей, отражающих масштабы миграции в регионе, были взяты миграционная нагрузка на местное население (у1) и доля иностранных граждан в общей численности занятых в экономике (у2). Также был сформирован набор фактор влияния с разбивкой по следующим направлениям:

7 Источник: Федеральная миграционная служба Российской Федерации (форма 1-РД).

8 Анализ подходов к проблеме оценки потребностей в трудящихся мигрантах и планирование миграции рабочей силы: Российская Федерация и международный опыт / Субрегиональное бюро МОТ для стран Восточной Европы и Центральной Азии, Международное бюро труда. М.: МБТ, 2009. С. 18.

• развитость отраслей экономики: объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по виду экономической деятельности «добыча полезных ископаемых» (х1); объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по виду экономической деятельности «обрабатывающие производства» (х2); продукция сельского хозяйства (х3); ввод жилых домов на 1000 человек населения (х4); оборот розничной торговли на душу населения (х5); число автобусов общего пользования на 1000 человек населения (х6); объем платных услуг на душу населения (х7);

• уровень урбанизации: доля городского населения в общей численности населения (х8);

• экономическое развитие: ВРП на душу населения (х9);

• доходы населения: размер среднемесячной номинальной начисленной заработной (х10); среднедушевой денежный доход населения (х11); отношение среднедушевого дохода к прожиточному минимуму (х12);

• расходы населения: средние цены на вторичном рынке жилья (х13);

• рынок труда: уровень общей безработицы (х14); удельный вес потребности в работниках для замещения вакантных рабочих мест в общем числе рабочих мест (х!5); уровень занятости (х16); среднее время поиска работы безработными (х17); удельный вес безработных, ищущих работу 12 месяцев и более (х18);

• географически-климатическая привлекательность: потенциал поля расселения (х19); фактическая температура воздуха в январе (х20); фактическая температура воздуха в июле (х21); густота автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (х22).

Для выявления характера и силы взаимосвязей между показателями миграции и факторами влияния с помощью пакета прикладных программ (ППП) «STATISTГСA» был проведен корреляционный анализ, результаты которого представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Корреляционная матрица

у1 у2 х1 х2 х3 х4 х5 х6 х7 х8 х9 х10 х11 х12 х13 х14 х15 х16 х17 х18 х19 х20 х21 х22

у1 1,00 0,80 0,34 0,34 -0,29 0,31 0,54 0,36 0,54 0,44 0,46 0,58 0,56 0,48 0,54 -0,32 0,51 0,51 -0,25 -0,30 -0,32 -0,09 -0,30 0,29

у2 0,80 1,00 0,45 0,21 -0,31 0,41 0,51 0,38 0,53 0,37 0,55 0,65 0,63 0,46 0,54 -0,20 0,48 0,38 -0,15 -0,22 -0,34 -0,22 -0,35 0,15

х1 0,34 0,45 1,00 -0,11 -0,21 -0,09 0,29 0,41 0,32 0,17 0,97 0,68 0,74 0,43 0,21 -0,06 0,09 0,24 -0,13 -0,18 -0,18 -0,15 -0,44 -0,18

х2 0,34 0,21 -0,11 1,00 -0,06 0,39 0,42 0,20 0,21 0,48 0,01 0,03 0,12 0,44 0,25 -0,40 0,14 0,43 -0,38 -0,44 -0,24 0,18 0,04 0,31

х3 -0,29 -0,31 -0,21 -0,06 1,00 -0,03 -0,31 -0,22 -0,40 -0,48 -0,26 -0,47 -0,41 -0,10 -0,38 -0,12 -0,34 -0,16 0,19 0,16 0,20 0,27 0,50 -0,03

х4 0,31 0,41 -0,09 0,39 -0,03 1,00 0,52 0,25 0,24 0,22 0,00 0,07 0,19 0,47 0,40 -0,24 0,13 0,19 -0,16 -0,23 0,07 0,17 0,27 0,43

х5 0,54 0,51 0,29 0,42 -0,31 0,52 1,00 0,35 0,73 0,62 0,45 0,56 0,71 0,75 0,71 -0,49 0,34 0,56 -0,40 -0,46 -0,23 0,00 -0,18 0,33

х6 0,36 0,38 0,41 0,20 -0,22 0,25 0,35 1,00 0,23 0,26 0,47 0,44 0,43 0,39 0,28 -0,10 0,08 0,33 -0,24 -0,23 -0,09 -0,03 -0,13 0,20

х7 0,54 0,53 0,32 0,21 -0,40 0,24 0,73 0,23 1,00 0,66 0,46 0,75 0,77 0,57 0,70 -0,35 0,60 0,59 -0,28 -0,33 -0,39 -0,21 -0,50 0,21

х8 0,44 0,37 0,17 0,48 -0,48 0,22 0,62 0,26 0,66 1,00 0,28 0,48 0,50 0,50 0,49 -0,55 0,47 0,67 -0,42 -0,44 -0,54 -0,16 -0,33 0,15

х9 0,46 0,55 0,97 0,01 -0,26 0,00 0,45 0,47 0,46 0,28 1,00 0,78 0,85 0,54 0,36 -0,14 0,19 0,36 -0,21 -0,27 -0,24 -0,16 -0,49 -0,08

х10 0,58 0,65 0,68 0,03 -0,47 0,07 0,56 0,44 0,75 0,48 0,78 1,00 0,92 0,50 0,53 -0,18 0,57 0,53 -0,29 -0,30 -0,41 -0,40 -0,71 -0,04

х11 0,56 0,63 0,74 0,12 -0,41 0,19 0,71 0,43 0,77 0,50 0,85 0,92 1,00 0,69 0,63 -0,27 0,49 0,57 -0,32 -0,38 -0,29 -0,21 -0,59 0,11

х12 0,48 0,46 0,43 0,44 -0,10 0,47 0,75 0,39 0,57 0,50 0,54 0,50 0,69 1,00 0,56 -0,44 0,22 0,48 -0,17 -0,28 -0,16 0,05 -0,17 0,37

х13 0,54 0,54 0,21 0,25 -0,38 0,40 0,71 0,28 0,70 0,49 0,36 0,53 0,63 0,56 1,00 -0,30 0,45 0,41 -0,25 -0,33 -0,30 -0,12 -0,28 0,52

х14 -0,32 -0,20 -0,06 -0,40 -0,12 -0,24 -0,49 -0,10 -0,35 -0,55 -0,14 -0,18 -0,27 -0,44 -0,30 1,00 -0,38 -0,79 0,35 0,39 0,47 0,04 0,08 -0,05

х15 0,51 0,48 0,09 0,14 -0,34 0,13 0,34 0,08 0,60 0,47 0,19 0,57 0,49 0,22 0,45 -0,38 1,00 0,66 -0,27 -0,29 -0,44 -0,18 -0,51 0,01

х16 0,51 0,38 0,24 0,43 -0,16 0,19 0,56 0,33 0,59 0,67 0,36 0,53 0,57 0,48 0,41 -0,79 0,66 1,00 -0,48 -0,52 -0,48 -0,08 -0,40 0,08

х17 -0,25 -0,15 -0,13 -0,38 0,19 -0,16 -0,40 -0,24 -0,28 -0,42 -0,21 -0,29 -0,32 -0,17 -0,25 0,35 -0,27 -0,48 1,00 0,96 0,26 0,05 0,18 -0,00

х18 -0,30 -0,22 -0,18 -0,44 0,16 -0,23 -0,46 -0,23 -0,33 -0,44 -0,27 -0,30 -0,38 -0,28 -0,33 0,39 -0,29 -0,52 0,96 1,00 0,24 -0,03 0,17 -0,09

х19 -0,32 -0,34 -0,18 -0,24 0,20 0,07 -0,23 -0,09 -0,39 -0,54 -0,24 -0,41 -0,29 -0,16 -0,30 0,47 -0,44 -0,48 0,26 0,24 1,00 0,61 0,49 0,27

х20 -0,09 -0,22 -0,15 0,18 0,27 0,17 0,00 -0,03 -0,21 -0,16 -0,16 -0,40 -0,21 0,05 -0,12 0,04 -0,18 -0,08 0,05 -0,03 0,61 1,00 0,45 0,44

х21 -0,30 -0,35 -0,44 0,04 0,50 0,27 -0,18 -0,13 -0,50 -0,33 -0,49 -0,71 -0,59 -0,17 -0,28 0,08 -0,51 -0,40 0,18 0,17 0,49 0,45 1,00 0,24

х22 0,29 0,15 -0,18 0,31 -0,03 0,43 0,33 0,20 0,21 0,15 -0,08 -0,04 0,11 0,37 0,52 -0,05 0,01 0,08 -0,00 -0,09 0,27 0,44 0,24 1,00

На основе проведенного корреляционного анализа были выделены факторы влияния, характеризующиеся заметной положительной (по шкале Чеддока) и значимой на уровне р<0,05 силой связи с показателя миграции (у1 и у2): х5 — оборот розничной торговли на душу населения; х7 — объем платных услуг на душу населения; х9 — ВРП на душу населения (с у1 сила связи умеренная); х10 — размер среднемесячной номинальной начисленной заработной; х11 — среднедушевой денежный доход населения; х13 — средние цены на вторичном рынке жилья;

х15 — удельный вес потребности в работниках для замещения вакантных рабочих мест в общем числе рабочих мест (с у2 сила связи умеренная); х16 — уровень занятости (с у2 сила связи умеренная).

Высокая корреляционная зависимость между х9 и х11 (парный коэффициент корреляции составляет 0,85) и весьма высокая между х10 и х11 (0,92) свидетельствует о возникновении мультиколлинеарности между независимыми признаками.

Из сформированного выше списка видно, что зависимость была выявлена между миграцией и показателями всех блоков, за исключением блоков уровня урбанизации и географически-климатической привлекательности. Все выделенные факторы характеризуются положительной корреляционной связью с показателями миграции, что позволяет назвать их факторами притяжения. В целом можно сделать вывод, что мигрантов привлекают «богатые» регионы, в которых лучше развита торговля и услуги, выше доходы населения и цены на жилье, лучше ситуация на рынке труда.

Полученные результаты подтверждают положения теории человеческого капитала, что мигранты при выборе региона назначения оценивают потенциальные доходы и возможности трудоустройства. При этом будущие расходы на жилье не оказывают влияния на принятие решения о миграции, а положительная взаимосвязь между средними ценами на вторичном рынке жилья и показателями миграции отражает скорее уровень экономического развития региона, чем потенциальные расходы мигрантов. Кроме того, мигранты не являются серьезной угрозой для местного рынка труда, так как едут в регионы, где не хватает местной рабочей силы.

В то же время долгосрочные различия уровней социально-экономического развития субъектов РФ во многом определяют необходимость разработки и реализации дифференцированной региональной миграционной политики. При этом перед регионами со схожим набором социально-экономических характеристик, по-нашему мнению, должны стоять одинаковые задачи миграционного регулирования.

Для разбиения регионов на группы, характеризующиеся схожим набором признаков, был проведен кластерный анализ. Разбивка субъектов РФ на кластеры производилась на основе набора выделенных выше факторов притяжения, из которого по причине мультиколлинеарности был исключен х11 (см. Рисунок 2). Группировка субъектов РФ в кластеры производилась с помощью ППП «ЗТАТКТГСА» на основе стандартизированных данных методом Уорда, в качестве меры сходства было использовано расстояние городских кварталов.

Рисунок 2. Дерево кластеризации субъектов РФ

На основе анализа дерева кластеризации были выделены четыре кластера, разбивка субъектов РФ по которым представлена в Таблице 2.

Таблица 2. Разбивка субъектов РФ по кластерам

№ кластера Наименование субъектов РФ Число субъектов РФ

1 Белгородская область; Брянская область; Владимирская область; Воронежская область; Ивановская область; Калужская область; Костромская область; Курская область; Липецкая область; Орловская область; Рязанская область; Смоленская область; Тамбовская область; Тверская область; Тульская область; Ярославская область; Республика Карелия; Вологодская область; Калининградская область; Ленинградская область; Новгородская область; Псковская область; Астраханская область; Волгоградская область; Ростовская область; Карачаево-Черкесская Республика; Республика Северная Осетия-Алания; Ставропольский край; Республика Марий Эл; Республика Мордовия; Удмуртская Республика; Чувашская Республика; Кировская область; Нижегородская область; Оренбургская область; Пензенская область; Саратовская область; Ульяновская область; Курганская область; Челябинская область; Республика Бурятия; Республика Хакасия; Алтайский край; Забайкальский край; Иркутская область; Кемеровская область; Омская область; Томская область; Амурская область; Еврейская автономная область 50

2 Республика Адыгея; Республика Калмыкия; Республика Дагестан; Республика Ингушетия; Кабардино-Балкарская Республика; Чеченская Республика; Республика Алтай; Республика Тыва 8

3 Московская область; г. Москва; Ненецкий АО; г. Санкт-Петербург; Тюменская область; Ханты-Мансийский АО; Ямало-Ненецкий АО; Камчатский край; Приморский край; Хабаровский край; Магаданская область; Сахалинская область; Чукотский автономный округ 13

4 Республика Коми; Архангельская область; Мурманская область; Краснодарский край; Республика Башкортостан; Республика Татарстан; Пермский край; Самарская область; Свердловская область; Красноярский край; Новосибирская область; Республика Саха (Якутия) 12

Для каждого кластера по данным входящих в его состав субъектов РФ были найдены средние значения показателей миграции и факторов притяжения за 2012 год (см. Таблицу 3). Из представленной ниже таблицы видно, что чем больше средние значения факторов влияния по кластеру, тем выше уровень миграции в нем.

Таблица 3. Средние значения показателей миграции и факторов притяжения

для кластеров за 2012 год

№ кластера Миграционная нагрузка на местное население, чел./тыс. чел. насел. Доля иностранных граждан в общей численности занятых в экономике, % Оборот розничной торговли на душу населения, руб. Объем платных услуг на душу населения, руб. ВРП на душу населения, руб. Размер среднемесячной номинальной начисленной заработной платы, руб. Средние цены на вторичном рынке жилья на конец года; руб. за кв.м. общей площади Удельный вес потребности в работниках для замещения вакантных рабочих мест в общем числе рабочих мест на 31 октября. % Уровень занятости, %

1 55 2,05 113368 30298 222726 20098 40421 2,4 63,4

2 27 1,45 79614 17665 118092 17386 33322 1,0 52,1

3 137 5,83 169505 64387 1118834 45681 71233 4,4 70,1

4 58 2,56 155785 46052 369018 27054 50846 2,6 65,1

РФ 77,48 3,30 149401 42156 348599 26822 56370 2,8 64,9

На основе анализа Таблицы 3 было проведено ранжирование кластеров по уровню миграционной привлекательности входящих в их состав субъектов РФ и выделены особенности социально-экономического развития каждого кластера:

Кластер 1. (3-е место) Данный кластер является самым многочисленным Показатели, характеризующие уровень социально-экономического развития входящих в состав данного кластера субъектов РФ, в среднем хуже, чем по России. В результате чего миграционная нагрузка на рынок труда и население в целом здесь также ниже, чем в среднем по России.

Кластер 2. (4-е место — аутсайдер) В состав данного кластера входят регионы Юга России аграрной специализации. В связи с отсутствием в данных субъектах РФ точек экономического роста в них наблюдается и низкий спрос на рабочую силу, что делает их малопривлекательными для иностранных работников.

Кластер 3. (1-е место — лидер) Входящие в состав данного кластера субъекты РФ являются основными центрами притяжения мигрантов, главным образом за счет возможности получения здесь высокого дохода. К таким территориям относятся характеризующиеся диверсифицированным и емким рынком труда Московский регион (Москва и Московская область) и Санкт-Петербург, богатые северные нефтегазовые территории и регионы Дальнего Востока.

Кластер 4. (2-е место) Входящие в состав данного кластера субъекты РФ характеризуются существенным промышленным потенциалом, определяющим высокий уровень их социально-экономического развития и привлекающим в них существенное число мигрантов.

Полученные результаты корреляционного и кластерного анализов лишний раз доказывают, что в связи с сильной дифференциацией субъектов РФ по уровню их привлекательности для иностранной рабочей силы российской миграционной политике совершенно необходим региональный разрез. Предоставление большей самостоятельности регионам в реализации моделей привлечения иностранной рабочей силы, соответствующей потребностям местного рынка труда, является экономически вызревшей мерой, которая будет способствовать экономическому росту России.

Для реализации положительного потенциала, заложенного в трудовой иммиграции, решения экономических задач инновационного развития и смягчения дисбалансов на региональных рынках труда предлагается введение нового дифференцированного подхода к привлечению и использованию иностранной рабочей силы как из стран с визовым, так и безвизовым режимом въезда в Россию.

В качестве инструмента отбора «нужных» трудовых мигрантов в рамках разрабатываемого дифференцированного подхода предлагается каталог дефицитных профессий по примеру испанского «Каталога профессий с дефицитом рабочей силы»9. В предлагаемом каталоге будет приведен список должностей, которые официально определены как сложные для заполнения (когда они вакантны). Каталог охватывает все субъекты РФ и классифицирован по профессиям. Для учета сезонных колебаний спроса на рабочую силу он будет выполняться на квартальной основе, по 20 календарных дней первого месяца каждого квартала. После выхода в свет каждое издание каталога действительно со второго по последний рабочий день квартала, который следует за выходом каталога.

Предлагается следующая программа составления каталога. Организация и координация проведения процедур по формированию предварительного варианта каталога в субъектах РФ возлагаются на один из органов исполнительной власти субъекта РФ, определяемый высшим должностным лицом субъекта РФ как уполномоченный орган. Это может быть региональный орган власти, осуществляющий управление в сфере экономики или занятости населения. Уполномоченный орган власти каждого субъекта РФ готовит предварительный вариант каталога для своего субъекта РФ на основании статистических данных. Предварительный список вакансий, которые трудно заполнить, обсуждается межведомственной комиссией (МВК); в ее состав входят представители региональных органов власти (в сфере экономики, занятости населения, образования и др.), территориальных органов федеральных органов власти (миграционной службы, инспекции труда) и социальных партнеров. Когда достигнуто соглашение на этом уровне, предварительный вариант направляют в Минздравсоцразвития России, в котором собираются все региональные каталоги. На федеральном уровне региональные каталоги рассматриваются на заседаниях, организуемых Минздравсоцразвития, участие в которых принимают представители Роструда, Минэкономразвития и ФМС, и окончательный вариант каталога представляется в Правительство РФ.

Дифференцированный подход к привлечению и использованию иностранной рабочей силы из стран с визовым и безвизовым режимом въезда в Россию кроме каталога дефицитных профессий как инструмента отбора иностранной рабочей силы,

9 Анализ подходов к проблеме оценки потребностей в трудящихся мигрантах и планирование миграции рабочей силы: Российская Федерация и международный опыт / Субрегиональное бюро МОТ для стран Восточной Европы и Центральной Азии, Международное бюро труда. М.: МБТ, 2009. С. 88-92.

должен включать механизмы, призванные облегчить доступ на рынки труда «отобранных» мигрантов.

Здесь необходимо отметить, что барьеры для свободного движения иностранной рабочей силы на российском рынке труда для визовых и безвизовых стран различны:

• для иностранной рабочей силы из визовых стран — ограничение доступа на российский рынок труда квотами;

• для иностранной рабочей силы из безвизовых стран — ограничение возможности трудоустройства территорией субъекта Российской Федерации, в котором выдан патент.

Отсюда механизмы для облегчения доступа на рынки труда иностранной рабочей силы по дефицитным профессиям, предполагающие отмену этих барьеров, должны также отличаться для визовых и безвизовых стран. С учетом сказанного, модель привлечения и использования иностранного работника предлагается выбрать по совокупности двух его характеристик: 1) наличия профессии в каталоге дефицитных профессий (да / нет); 2) режима въезда в Россию (безвизовый / визовый). Дерево принятия решения на основе данных характеристик схематично представлено на Рисунке 3.

Рисунок 3. Дерево решений для выбора модели привлечения и использования

иностранных работников

Таким образом, механизм привлечения иностранного работника в соответствии с каталогом в зависимости от его гражданства может быть сформулирован следующим образом:

1. Порядок трудоустройства для иностранных граждан из стран с визовым режимом въезда: если кандидат претендует на рабочее место из каталога дефицитных профессий, то он принимается вне квоты, если данная профессия в рассматриваемом регионе не входит в каталог дефицитных профессий — то в рамках установленной квоты.

2. Порядок трудоустройства для иностранных граждан из стран с безвизовым режимом въезда: если кандидат претендует на рабочее место из каталога дефицитных профессий и он имеет патент, выданный и действующий в другом регионе, то он может трудоустроиться без переоформления патента; если данная профессия в рассматриваемом регионе не входит в каталог дефицитных профессий, то требуется переоформление патента в новом регионе трудоустройства.

В целях ограничения притока в российскую экономику низкоквалифицированных работников необходимо для иностранных граждан с более низкой квалификацией или без квалификации:

• из визовых стран — увеличить размер государственной пошлины за выдачу разрешения на работу;

• из безвизовых стран — увеличить размер авансового платежа по НДФЛ.

Для контроля эффективности реализации дифференцированного подхода к

привлечению и использованию иностранной рабочей силы как из стран с визовым, так и безвизовым режимом въезда в Россию необходимо создать систему мониторинга международной трудовой миграции в регионе. Мониторинг обеспечит непрерывный контроль за миграционными процессами, происходящими в регионе, позволит выявлять слабые места действующего и внедряемого миграционного законодательства РФ. Результаты мониторинга предназначены для использования органами власти при принятии управленческих решений, касающихся оптимизации миграционного законодательства путем достижения разумного баланса между максимизацией выгоды от трудовой миграции и минимизацией негативных последствий от притока нерезидентов в Россию.

Список литературы:

1. Васильева А.В., Васильева Е.В., Тюлюкин В.А. Моделирование влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы региона // Экономика региона. 2012. № 2. С. 266-276.

2. Васильева Е.В., Гурбан И.А. Диагностика качества жизни населения регионов России // Вестник Тюменского государственного университета. 2010. № 4. С. 186-192.

3. Васильева Е.В. Межрегиональная дифференциация качества жизни населения России // Экономика региона. 2010. № 4. С. 234-242.

4. Васильева Е.В. Рейтинг субъектов РФ по уровню социально-психологического потенциала // Журнал экономической теории. 2013. № 3. С. 131-141.

5. Васильева Е.В. Социально-психологический потенциал регионов России: состояние и тенденции // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 27. С. 32-44.

6. Гурбан И.А. Влияние благосостояния населения на уровень развития человеческого капитала регионов России // Наука Красноярья. 2013. № 5 (10). С. 139-158.

7. Гурбан И.А., Мызин А.Л. Системная диагностика человеческого капитала регионов России: методологический подход и результаты оценки // Экономика региона. 2012. № 4. С. 32-39.

8. Гурбан И.А. Национальный человеческий капитал России: региональная дифференциация // Фундаментальные исследования. 2014. № 5-5. С. 1063-1069.

9. Коршунов Л.А., Никулина Н.Л. Экологические и экономические аспекты устойчиво-безопасного развития региона // Ползуновский альманах. 2011. № 3. С. 4-8.

10. Куклин А.А., Васильева Е.В. Методический подход к оценке эффективности управления социально-демографическими процессами в регионе // Известия Уральского государственного экономического университета. 2012. Т. 41. № 3. С. 79-86.

11. Куклин А.А., Гурбан И.А. Региональные особенности демографической составляющей человеческого капитала // Народонаселение. 2012. № 4. С. 35-50.

12. Куклин А.А., Гурбан И.А. Состояние трудового капитала регионов России в контексте исследования национального человеческого капитала // Известия Уральского государственного экономического университета. 2012. № 4 (42). С. 42-49.

13. Куклин А.А. Социально-демографическая безопасность регионов России: подходы к диагностике ситуации // Известия Уральского государственного экономического университета. 2008. № 3 (22). С. 85-93.

14. Куклин А.А., Черепанова А.В., Некрасова Е.В. Социально-демографическая безопасность регионов России: проблемы диагностики и прогнозирования // Народонаселение. 2009. № 2. С. 121-133.

15. Куклин А.А., Черепанова А.В. Теоретико-методический подход к повышению безопасности и эффективности социально-демографического развития региона // Вестник Тюменского государственного университета. 2010. № 4. С. 136-144.

16. Куклин А.А., Шориков А.Ф., Тюлюкин В.А., Черепанова А.В., ВасильеваЕ.В., Некрасова Е.В. Диагностика и моделирование результативности управления системой

здравоохранения для обеспечения социально-демографической безопасности регионов России // Пространственная экономика. 2011. № 4. С. 72-92.

17. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Денисова О.А., Пыхов П.А. Сравнительная оценка энергоинвестиционной привлекательности регионов: метод и апробация // Экономика региона. 2007. № 4. С. 207-220.

18. НайденовА.С., ЧусоваА.Е. Сравнительный анализ привлекательности системы налогового администрирования в регионах России // Экономика региона. 2011. № 3. С. 268-273.

19. Никулина Н.Л., Быстрай Г.П. Экологическая безопасность и качество жизни населения региона // Уровень жизни населения регионов России. 2012. № 12. С. 95-99.

20. Пыхов П.А. Диагностика природно-ресурсного капитала территории // Экономика региона. 2013. № 2. С. 55-63.

21. Судакова А.Е., Синенко А.И. Финансовая безопасность в контексте устойчивого развития региона // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 24. С. 35-41.

22. Яндыганов Я.Я., Власова Е.Я., Никулина Н.Л. Экологическая безопасность региона (социально-эколого-экономический аспект) // Экономика региона. 2008. № 3. С. 144-153.

Vasileva A.V.

Formation of the Differentiated Approach to Attraction and Use of Foreign Labor in Russian Regions

Aleksandra V. Vasileva — Ph.D., Research Fellow, Institute of Economics, Ural Branch of Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russian Federation. E-mail: sa840sha@mail.ru

Annotation

One of consequences of strong differentiation of territorial subjects of the Russian Federation on the level of social and economic development is the uneven distribution of foreign labor across its territory. Having carried out correlation analysis the author concludes that the richer region is, the more migrants it attracts. Cluster analysis shows that all territorial subjects of the Russian Federation can be divided into four groups which are characterized by a similar set of attracting factors. The results of the correlation and cluster analysis prove that due to strong differentiation of territorial subjects of the Russian Federation on the level of their appeal to foreign labor development of the Russian migration policy for regional level is economically ripened measure. Granting independence to regions in realization of models of attraction of foreign labor corresponding to requirements of local labor market will promote the economic growth of Russia. For realization of the positive potential of labor immigration, the solution of economic problems of innovative development and mitigation of imbalances in regional labor markets we offer a new differentiated approach to attraction and use of foreign labor both from the countries with a visa and visa-free regime of entry to Russia.

Keywords

Labor migration, foreign labor, migration policy, regional policy, regional differentiation, correlation analysis, cluster analysis.

References:

1. Vasil'eva A.V., Vasil'eva E.V., Tiuliukin V.A. Modelirovanie vliianiia biudzhetnogo finansirovaniia na sotsial'no-demograficheskie protsessy regiona. Ekonomika regiona, 2012, 2, pp. 266-276.

2. Vasil'eva E.V., Gurban I.A. Diagnostika kachestva zhizni naseleniia regionov Rossii. Vestnik Tiumenskogo gosudarstvennogo universiteta, 2010, 4, pp. 186-192.

3. Vasil'eva E.V. Mezhregional'naia differentsiatsiia kachestva zhizni naseleniia Rossii. Ekonomika regiona, 2010, 4, pp. 234-242.

4. Vasil'eva E.V. Reiting sub'ektov RF po urovniu sotsial'no-psikhologicheskogo potentsiala. Zhurnal ekonomicheskoi teorii, 2013, 3, pp. 131-141.

5. Vasil'eva E.V. Sotsial'no-psikhologicheskii potentsial regionov Rossii: sostoianie i tendentsii.

Regional'naia ekonomika: teoriia ipraktika, 2013, 27, pp. 32-44.

6. Gurban I.A. Vliianie blagosostoianiia naseleniia na uroven' razvitiia chelovecheskogo kapitala regionov Rossii. Nauka Krasnoiar'ia, 2013, 5 (10), pp. 139-158.

7. Gurban I.A., Myzin A.L. Sistemnaia diagnostika chelovecheskogo kapitala regionov Rossii: metodologicheskii podkhod i rezul'taty otsenki. Ekonomika regiona, 2012, 4, pp. 32-39.

8. Gurban I.A. Natsional'nyi chelovecheskii kapital Rossii: regional'naia differentsiatsiia. Fundamental'nye issledovaniia, 2014, 5-5, pp. 1063-1069.

9. Korshunov L.A., Nikulina N.L. Ekologicheskie i ekonomicheskie aspekty ustoichivo-bezopasnogo razvitiia regiona. Polzunovskii al'manakh, 2011, 3, pp. 4-8.

10. КикНп А.А., Vasil'eva ЕУ. Metodicheskii podkhod к otsenke effektivnosti upravleniia sotsial'no-demograficheskimi рго18е88ат1 V regione. Izvestiia Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 2012, 1. 41, по 3, рр. 79-86.

11. КикНп А.А., Gurban 1.А. Regional'nye osobennosti demograficheskoi sostavliaiushchei chelovecheskogo kapitala. Narodonaselenie, 2012, 4, рр. 35-50.

12. КиЫт Л.Л., Gurban 1.А. Sostoianie trudovogo kapitala regionov Rossii V kontekste issledovaniia natsional'nogo chelovecheskogo kapitala. Izvestiia Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 2012, 4 (42), рр. 42-49.

13. КиЫт А.А. Sotsial'no-demograficheskaia bezopasnost' regionov Rossii: podkhody k diagnostike situatsii. Izvestiia Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 2008, 3 (22), рр. 85-93.

14. КиЫт А.А., Cherepanova А.У, Nekrasova E.V. Sotsial'no-demograficheskaia bezopasnost' regionov Rossii: problemy diagnostiki i prognozirovaniia. Narodonaselenie, 2009, 2, рр. 121-133.

15. КиЫт Л.Л., Cherepanova Л.У. Teoretiko-metodicheskii podkhod k povysheniiu bezopasnosti i effektivnosti sotsial'no-demograficheskogo razvitiia regiona. Vestniк Tiumenskogo gosudarstvennogo universiteta, 2010, 4, рр. 136-144.

16. КиЫт А.А., Shorikov A.F., Tiuliukin V.A., Cherepanova A.V., Vasil'eva E.V., Nekrasova E.V. Diagnostika i modelirovanie rezul'tativnosti upravleniia sistemoi zdravookhraneniia dlia obespecheniia sotsial'no-demograficheskoi bezopasnosti regionov Rossii. Prostranstvennaia ekonomika, 2011, 4, рр. 72-92.

17. Myzin АХ., Mezentsev Р.Е., Denisova О.А., Pykhov Р.А. Sravnitel'naia otsenka energoinvestitsionnoi privlekatel'nosti regionov: metod i aprobatsiia. Ekonomika regiona, 2007, 4, рр. 207-220.

18. Naidenov Л.8., Chusova А.Е. Sravnitel'nyi analiz privlekatel'nosti sistemy nalogovogo administrirovaniia v regionakh Rossii. Ekonomika regiona, 2011, 3, рр. 268-273.

19. М^Ит N.L., Bystrai G.P. Ekologicheskaia bezopasnost' i kachestvo zhizni naseleniia regiona. Uroven' zhizni naseleniia regionov Rossii, 2012, 12, рр. 95-99.

20. Pykhov Р.Л. Diagnostika prirodno-resursnogo kapitala territorii. Ekonomika regiona, 2013, 2, рр. 55-63.

21. Sudakova А.Е., Sinenko А.1. Finansovaia bezopasnost' V kontekste ustoichivogo razvitiia regiona.

Regional'naia ekonomika: teoriia ipraktika, 2013, 24, рр. 35-41.

22. Iandyganov й.^., Vlasova E.Ia., Nikulina МХ. Ekologicheskaia bezopasnost' regiona (sotsial'no-ekologo-ekonomicheskii aspekt). Eкonomiкa regiona, 2008, 3, рр. 144-153.