Инструментарий для прогнозных расчетов показателей интенсивности миграционных процессов в России

Представленная статья продолжает публикации автора по материалам его исследований в области миграционных процессов населения современной России [18]. В одной из ранее опубликованных статей рассматривались выявленные факторы, существенно влияющие на интенсивность миграционных процессов в России [9]. Опираясь на эту информацию, автором были сформированы уравнения множественной регрессии, которые могут быть использованы в прогнозно-плановой работе в данной области экономики. Прогнозируя величины факторных показателей в уравнениях регрессии, можно определить на перспективу показатели миграционной подвижности населения. Процессу разработки соответствующих уравне- ний регрессии посвящена настоящая статья.

Источником информации послужили статистические показатели Росстата по всем административно-территориальным единицам Российской Федерации за 2018 г. [10, 11]. Общий массив показателей, включенных в аналитическую разработку, составил 54636. Многие исследуемые показатели были рассчитаны автором для обеспечения их сопоставимости.

В процессе исследования было сформировано 72 расчетных листов, включающих один из показателей миграции и значимые факторные показатели. Критерием отбора факторных показателей являлась величина коэффициента парной корреляции с индикатором миграции, превышающая по модулю 0,55. Всего в аналитическую разра- ботку было включено 565 факторных показателей. В каждом расчетном листе представлены матрицы парных коэффициентов корреляции, сформированы уравнения множественной регрессии, проведена оценка этих уравнений по критерию Фишера и коэффициенту детерминации. Осуществлена проверка на наличие автокорреляции по коэффициенту автокорреляции, критерию Дарбина-Уотсона, табличным значениям Дарбина-Уотсона. В процессе итераций проводилось улучшение уравнений множественной регрессии. Количество таких итераций включало от 2 до 5 этапов. Если по критерию Фишера и коэффициенту детерминации общая вариабельность показателя миграции оказывалась менее 50%, то такие уравнения множественной регрессии отвергались. По нашему мнению, их нецелесообразно использовать в прогнозно-плановой работе. В результате было исключено 28 сформированных уравнений множественной регрессии. Однако в отдельных случаях такие уравнения можно принимать во внимание в качестве дополнительного инструментария.

В данной статье рассматриваются такие показатели миграции населения, как коэффициенты интенсивности миграции по прибытию и выбытию, интенсивность миграционного оборота, доля прибывших и выбывших мигрантов по разным территориальным перемещениям.

На основе уравнения множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграции по прибытию можно управлять численностью прибывающих мигрантов с помощью изменения величин соответствующих факторных показателей. Тем самым будет обеспечиваться среда, привлекательная для мигрантов. Уравнение множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграции по выбытию может служить инструментом, позволяющим прогнозировать численность выбывающих мигрантов. Такую информацию важно иметь, чтобы спрогнозировать обеспеченность рабочей силой и задействовать механизмы перераспределения трудовых ресурсов по территории страны. Уравнение множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграционного оборота позволит установить на перспективу совокупные масштабы территориальных перемещений населения страны. В свою очередь, наличие значительных миграционных потоков может отразиться на снижении эффективности использования трудового потенциала страны. Если какие-либо территории в значительной степени обеспечиваются рабочей силой за счет мигрантов, но те там надолго не задерживаются, то это может явиться поводом для пересмотра государственной экономической политики. Возможно, улучшение экологической обстановки и обеспечение более высокого стандарта жизни на соответствующих территориях потребует меньших затрат по сравнению с расходами по перемещению мигрантов. Надо дополнительно учесть то обстоятельство, что прибывшим мигрантам необходимо какое-то время обустроиться на новом месте жительства и адаптироваться к трудовым и климатическим условиям. Одновременно мигранты, готовящиеся к отъезду, показывают, как правило, более низкие результаты труда.

Перейдем к построению соответствующих уравнений множественной регрессии. Начнем с коэффициента интенсивности миграции по прибытию для всех миграционных потоков. Нами было рассчитано 2 варианта уравнений множественной регрессии. В обоих вариантах между некоторыми факторными показателями имеется высокая корреляционная взаимосвязь. Выбор уравнения был сделан, исходя из того, что оно имеет более высокие значения критерия Фишера и коэффициента детерминации (65,2%):

Y                 =                14.2146-

0.000669X 1 +2.6516X 2 +0.000882X 3 +0.00091X 4 -0.06182X 5 -

-18.3493X 6 + 18.4163X 7 -0.04118X 8 + 0.05457X 9 + 0.06167X 10 ,   (1)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по прибытию для всех миграционных потоков;

X 1 – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;

X 2 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 3 – медианная зарплата;

X 4 – средний размер пенсий, руб. в месяц;

X 5 – стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в % к среднероссийской величине;

X 6 – основные фонды отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 7 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 8 – доходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 9 – расходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 10 – расходы консолидированных бюджетов на жилищно-коммунальное хозяйство, тыс. руб. на 1 жителя.

Было рассчитано 3 варианта уравнений множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграции по прибытию для потоков в пределах России. Был выбран вариант, где отсутствует автокорреляция между факторными показателями, а факторные показатели обеспечивают 60,2% вариабельности показателя миграции:

Y=15.2574+0.8201X 1 +1.0235X 2 +0.7237X

3 +0.1061X 4 +0.02277X 5 +0.1715X 6 , (2) где

Y – коэффициент интенсивности миграции по прибытию для миграционных потоков в пределах России;

X 1 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 2 – число работников местного самоуправления, на 1 тыс. жителей;

X 3 – инвестиции в основной капитал отрасли «деятельность в области здравоохранения и социальных услуг», тыс. руб. на 1жителя;

X 4 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 5 – доходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 6 – расход фонда обязательного медицинского страхования, тыс. руб. на 1 жителя.

Далее был осуществлен поиск уравнения множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграции по прибытию в межрегиональных передвижениях мигрантов на территории страны. С этой целью было проведено 5 итераций. Избежать автокорреляции между факторными показателями не удалось ни по одному расчетному варианту. При этом в первый расчет было включено 15 факторных показателей, а в последний – 4. Нами выбран вариант, в котором коэффициенты парной корреляции между факторными показателями относительно меньше, а коэффициент детерминации – больше:

Y = 2.678-1.6E-5X 1 + 0.4956X 2 + 0.133X 3 + 0.07944X 4 + 0.1851X 5 , (3)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по прибытию для межрегиональных потоков на территории России;

X 1 – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;

X 2 – стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, тыс. руб.;

X 3 – инвестиции в основной капитал отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха », тыс. руб. на 1 жителя;

X 4 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 5 – расходы консолидированных бюджетов на жилищно-коммунальное хозяйство, тыс. руб. на 1 жителя.

Построение уравнения регрессии для коэффициента интенсивности миграции по прибытию внутри регионов России показало, что единственный факторный показатель обусловливает изменение показателя миграции на 35,5%. Этим факторным показателем является число абортов на 1 тыс. женщин в возрасте 15-49 лет. Иными словами, этот фактор в прогнозных расчетах следует учитывать, но его влияние обеспечивает уровень соответствующей миграции всего на 1/3:

Y = 5.2248 + 0.5096X, (4)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по прибытию внутри регионов России;

X – число абортов на 1 тыс. женщин в возрасте 15-49 лет.

Примерно такая же ситуация с коэффициентом интенсивности миграции по прибытию в международных потоках. Здесь единственным факторным показателем являются инвестиции в основной капитал отрасли «сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство». Указанный факторный показатель влияет на изменчивость показателя миграции лишь на 31,1%:

Y = 2.2561 + 0.4488X, (5)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по прибытию в международных потоках;

X – инвестиции в основной капитал отрасли «сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», тыс. руб. на 1 жителя.

Перейдем к показателям интенсивности миграции по выбытию. Для построения уравнения множественной регрессии относительно всех миграционных потоков были проведены 3 итерации. Все варианты показывают отсутствие автокорреляции между факторными показателями. Для прогнозных расчетов целесообразно использовать то уравнение множественной регрессии, которое имеет наименьшие значения коэффициентов парной корреляции между факторными показателями:

Y = 1.6517 + 0.01365X 1 + 0.02974X 2 + 0.1834X 3 + 0.8722X 4 +

+ 0.522X 5 + 0.792X 6 + 0.04528X 7 + 0.04976X 8 , (6)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по выбытию для всех миграционных потоков;

X 1 – обеспеченность дошкольным образованием, мест на 1 тыс. детей;

X 2 – число посещений в смену амбулаторно-поликлинических организаций на 10 тыс. человек населения;

X 3 – число работников госорганов и местного самоуправления, человек на 1 тыс. жителей;

X 4 – число работников местного самоуправления, человек на 1 тыс. жителей;

X 5 – затраты на охрану окружающей среды, тыс. руб. на 1 жителя;

X 6 – число предприятий и организаций отрасли «государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» на 10 тыс. человек населения;

X 7 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 8 – расходы консолидированных бюджетов на жилищно-коммунальное хозяйство, тыс. руб. на 1 жителя.

В данном уравнении 8 факторных показателей, которые на 79,5% обуславливают изменение показателя миграции.

Сформируем уравнения множественной регрессии для коэффициента интенсивности миграции по выбытию, но для передвижений в пределах страны. Здесь также было рассчитано 3 варианта уравнений множественной регрессии. Во всех вариантах отсутствует автокорреляция между факторными показателями. Для прогнозных расчетов лучше выглядит тот вариант, где коэффициенты парной корреляции меньше, а коэффициент детерминации больше:

Y                    =                    -

6.4084+1.2959X 1 +0.000955X 2 +0.0534X 3 +0.05242X 4 +1.3916X 5 +

+ 0.04674X 6 + 0.9948X 7 - 0.01336X 8 + 0.7116X 9 +

0.03801X 10 ,   (7)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по выбытию в пределах России;

X 1 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 2 – средний размер пенсий, руб. в месяц;

X 3 – % доходов, расходуемых на покупку товаров и услуг;

X 4 – основные фонды отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 5 – число работников местного самоуправления, на 1 тыс. жителей;

X 6 – число предприятий и организаций отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» на 10 тыс. человек населения;

X 7 – число предприятий и организаций отрасли «государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» на 10 тыс. человек населения;

X 8 – расходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 9 – расход фонда социального страхования, тыс. руб. на 1 жителя;

X 10 – расход фонда обязательного медицинского страхования, тыс. руб. на 1 жителя.

В этом уравнении 10 факторных показателей, которые на 77,2% обеспечивают изменчивость показателя миграции.

Следующим показателем является коэффициент интенсивности миграции по выбытию по межрегиональным миграционным потокам в пределах страны. Было рассчитано 8 уравнений регрессии. Выбранный вариант включает 7 основных факторных показателей:

Y = 9.1829 + 0.8461X 1 - 0.1058X 2 +

0.3265X 3 + 0.06903X 4 +

+ 0.1046X 5 + 0.4186X 6 + 0.09317X 7 , (8)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по выбытию по межрегиональным миграционным потокам на территории России;

X 1 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 2 – % доходов, расходуемых на покупку товаров и услуг;

X 3 – стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, тыс. руб.

X 4 – основные фонды отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X5  – число работников госорганов и местного самоуправления, человек на 1 тыс. жителей;

X 6 – число работников территориальных органов федеральных органов исполнительной власти, человек на 1 тыс. жителей;

X 7 – расходы консолидированных бюджетов на жилищно-коммунальное хозяйство, тыс. руб. на 1 жителя.

Данный вариант на 76,44% обеспечивает вариабельность показателя миграции.

Сформированные уравнения регрессии для коэффициентов интенсивности миграции по выбытию по потокам внутри регионов России (9) и международным передвижениям (10) характеризуются примерно так, как и соответствующие уравнения регрессии для коэффициентов интенсивности миграции по прибытию:

Y = 5.2782 + 0.5095X,      (9)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по выбытию по потокам внутри регионов России;

X – число абортов на 1 тыс. женщин в возрасте 15-49 лет.

Y = 1.8314 + 0.3721X, (10)

где

Y – коэффициент интенсивности миграции по выбытию по международным потокам;

X – инвестиции в основной капитал отрасли «сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», тыс. руб. на 1 жителя.

По миграционным потокам внутри регионов страны единственный факторный показатель обусловливает 35,6% вариабельности показателя миграции, а по международным передвижениям – 32,2%.

Остановимся на коэффициентах интенсивности миграционного оборота. Для всех миграционных потоков было рассчитано 4 варианта уравнений множественной регрессии. Выбрано наиболее качественное уравнение по критерию отсутствия автокорреляции между факторными показателями:

Y = 23.1199 + 0.6681X 1 + 0.00162X 2 + 3.5368X 3 +

+ 0.5575X 4 + 1.2493X 5 + 0.08882X 6 + 0.1862X 7 ,

(11) где

Y – коэффициент интенсивности миграционного оборота для всех миграционных потоков;

X 1 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 2 – средний размер пенсий, руб. в месяц;

X 3 – число работников местного самоуправления, на 1 тыс. жителей;

X 4 – затраты на охрану окружающей среды, тыс. руб. на 1 жителя;

X 5 – инвестиции в основной капитал отрасли «деятельность в области здравоохранения и социальных услуг», тыс. руб. на 1жителя;

X 6 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 7 – расходы консолидированных бюджетов на жилищно-коммунальное хозяйство, тыс. руб. на 1 жителя.

Данное уравнение определяет 68,6% изменчивости показателя миграции.

Следующая серия уравнений множественной регрессии по рассматриваемому показателю миграции охватывает миграционные потоки в пределах России. Определены 4 уравнения, включающих от 15 до 8 факторных показателей. Проверка этих уравнений множественной корреляции на наличие автокорреляции по коэффициенту автокорреляции, критерию Дарбина-Уотсона, табличным значениям Дарбина-Уотсона показала отсутствие автокорреляции. Однако рассмотрение матрицы коэффициентов парной корреляции обнаруживает тесную корреляционную взаимосвязь между некоторыми факторными показателями. Такая взаимосвязь существует, например, между числом предприятий и организаций отрасли «государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» и расходами консолидированных бюджетов как на жилищно-коммунальное хозяйство, так и на социально-культурные мероприятия (образование, здравоохранение, социальную политику и т.п.). Для прогнозных расчетов выбрано уравнение, где такой автокорреляции нет и оставлены важные факторные показатели:

Y = 16.158 + 0.06084X 1 + 0.03416X 2 + 0.2132X 3 + 0.1552X 4 + 1.8308X 5 +

+ 0.7291X 6 + 2.6059X 7 + 1.3313X 8 + 0.00712X 9 + 0.02119X 10 , (12)

где

Y – коэффициент интенсивности миграционного оборота в пределах России;

X 1 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 2 – заболеваемость органов дыхания на 1 тыс. человек населения с впервые установленным диагнозом;

X 3 – стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, тыс. руб.;

X4 – основные фонды отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и па- ром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 5 - число работников местного самоуправления, на 1 тыс. жителей;

X 6 – затраты на охрану окружающей среды, тыс. руб. на 1 жителя;

X 7 – инвестиции в основной капитал отрасли «деятельность в области здравоохранения и социальных услуг», тыс. руб. на 1жителя;

X 8 – число предприятий и организаций отрасли «государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» на 10 тыс. человек населения;

X 9 – расходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 10 – расход фонда обязательного медицинского страхования, тыс. руб. на 1 жителя.

В данном уравнении 10 факторных показателей на 71,6% влияют на вариабельность показателя миграции.

Далее уравнения множественной регрессии посвящены межрегиональной миграции в пределах страны. Было сформировано 6 уравнений. В четырех из них присутствовала автокорреляция между факторными показателями. Выбрано уравнение, где ее нет, но при этом коэффициент детерминации имеет наибольшее значение:

Y = -11.442 + 0.000319X 1 + 1.8286X 2 + 0.9597X 3 + 0.8094X 4 +

+ 0.2102X 5 + 0.1959X 6 + 0.1652X 7 -2.1657X 8 -

0.5671X 9 , (13) где

Y – коэффициент интенсивности миграционного оборота между регионами России;

X 1 – среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб.;

X 2 – % среднегодовой численности занятых в отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»;

X 3 – стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, тыс. руб.;

X 4 – число работников госорганов и местного самоуправления, человек на 1 тыс. жителей;

X 5 – инвестиции в основной капитал отрасли «Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг», тыс. руб. на 1жителя;

X 6 – отгружено продукции отрасли «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», тыс. руб. на 1 жителя;

X 7 – расходы консолидированных бюджетов, тыс. руб. на 1 жителя;

X 8 – расходы консолидированных бюджетов на общегосударственные вопросы, тыс. руб. на 1 жителя;

X 9 – расход фонда обязательного медицинского страхования, тыс. руб. на 1 жителя.

Отобранные 9 факторных показателей обеспечивают вариабельность показателя миграции на 70,3%.

И, наконец, коэффициенты интенсивности миграционного оборота для передвижений внутри регионов страны и международные миграционные потоки. Для миграционных потоков внутри регионов России сформировано такое уравнение регрессии:

Y = 10.5029 + 1.0193X, (14)

где

Y – коэффициент интенсивности миграционного оборота внутри регионов России;

X – число абортов на 1 тыс. женщин в возрасте 15-49 лет.

Полученное уравнение регрессии объясняет изменение показателя миграции за счет единственного фактора на 35,7%.

Для международных передвижений определено такое уравнение регрессии:

Y = 4.0853 + 0.8216X, (15)

где

Y – коэффициент интенсивности миграционного оборота для международных потоков;

X – инвестиции в основной капитал отрасли «сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», тыс. руб. на 1 жителя.

Факторный показатель данного уравнения на 33,6% объясняет изменение показателя миграции.

Эти единственные факторные показатели в уравнениях (14) и (15) указывались нами выше, при рассмотрении коэффициентов интенсивности миграции по прибытию и выбытию.

Осталось рассмотреть еще несколько последних уравнений регрессии. По показателю «доля мигрантов, прибывших из других регионов России» было сформировано 5 уравнений множественной регрессии. Во всех уравнениях автокорреляция между факторными показателями не наблюдается. Выбор был сделан в пользу того уравнения, где выше коэффициент детерминации – 61,12%:

Y = 58.1217-0.2011X 1 + 0.07635X 2 +

10.1779X 3 , (16) где

Y – % мигрантов, прибывших из других регионов России;

X 1 – численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, на 10 тыс. человек населения;

X 2 – число устройств мобильной связи на 10 тыс. человек населения;

X 3 – инвестиции в основной капитал отрасли «деятельность гостиниц и предприятий общественного питания», тыс. руб. на 1жителя.

Следующим показателем миграции является «доля мигрантов, прибывших в пределах региона страны». В данном случае было составлено 3 уравнения регрессии. В выбранном уравнении автокорреляции между факторными показателями нет, но они определяют сравнительно небольшую вариабельность показателя миграции – 56,45%:

Y = 46.3882 + 0.2809X 1 -0.6741X 2 , (17)

где

Y – % мигрантов, прибывших в пределах региона России;

X 1 – численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, на 10 тыс. человек населения;

X 2 – % домашних хозяйств с Интернетом.

Поэтому данное уравнение можно использовать в прогнозных расчетах только как дополнительный инструментарий.

Для показателя миграции «Доля мигрантов, выбывших в пределах региона страны» было сформировано 3 уравнения регрессии. Но даже лучшее из них обусловливает всего 38,84% вариабельности данного показателя миграции:

Y = 8.2062 + 0.2286X 1 -8.8227X 2, (18)

где

Y – % мигрантов, выбывших в пределах региона России;

X 1 – численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, на 10 тыс. человек населения;

X 2 – отправлено пассажиров железнодорожным транспортом ОП, чел. на 1 жителя.

Поэтому такое уравнение также можно использовать в прогнозировании только в качестве подсобного инструмента.

Выводы:

– Сформированы 9 уравнений множественной регрессии, которые могут быть использованы в прогнозных расчетах показателей, характеризующих интенсивность миграционных процессов в России. К числу таких показателей относятся коэффициенты интенсивности миграции по прибытию, выбытию и коэффициенты интенсивности миграционного оборота для всех миграционных потоков, для миграционных потоков в пределах России, для межрегиональных потоков на территории России. Кроме того, было составлено уравнение множественной регрессии для показателя «доля мигрантов, прибывших из других регионов России». Эти 10 уравнений множественной регрессии обеспечивают значительную вариабельность соответствующих показателей миграции и могут служить одним из основных инструментов прогнозирования интенсивности миграционных процессов в России.

– В качестве дополнительного инструментария для прогнозных расчетов могут использоваться еще 8 уравнений регрес- сии. Они относятся к таким показателям миграции, как коэффициенты интенсивности миграции по прибытию, выбытию и интенсивности миграционного оборота для передвижений внутри регионов России и для международных потоков. В эту же группу уравнений регрессии включены показатели миграции «доля мигрантов, прибывших в пределах региона России» и «доля мигрантов, выбывших в пределах региона России». Названные уравнения регрессии характеризуются низкой вариабельностью показателей миграции – от 31,1 до 56,4%.