1. Введение

Маятниковая трудовая миграция представляет собой одну из ключевых форм пространственной подвижности населения, при которой работники ежедневно или регулярно перемещаются между местом проживания и работы, расположенными в разных населенных пунктах. Эта форма мобильности имеет особое значение для развития городских агломераций, поскольку способствует распределению рабочей силы, улучшает экономическое взаимодействие между территориями и влияет на демографическую динамику как центральных, так и периферийных муниципалитетов [1]. В условиях растущего урбанизационного давления и усиления функциональной интеграции городов с ближайшими пригородами маятниковая миграция становится важным объектом научного анализа и политического регулирования.

Целью данного исследования является выявление особенностей маятниковой трудовой миграция в Свердловской области на основе применения данных региональной геоинформационной системы. Для достижения данной цели были выявлены основные направления и интенсивность маятниковых миграционных потоков в Екатеринбургской агломерации и ближайших городов к Екатеринбургу, определены ключевые направления трудовой маятниковой миграции и ее возможные причины.

2. Развитие маятниковой трудовой миграции: теоретические аспекты

Теоретическая база, связанная с исследованием маятниковой миграции, активно развивается в последние годы, особенно в контексте социально-экономических изменений, происходящих в российских регионах. А. А. Соколова отмечает, что эта форма миграции отличается высокой степенью регулярности и временной ограниченности, что делает её уникальной по сравнению с сезонной или постоянной миграцией [4]. Она предполагает наличие устойчивых транспортных связей, развитой инфраструктуры и определённого уровня разницы в заработной плате между городом работы и городом проживания. При этом маятниковая миграция не приводит к смене места жительства, что позволяет сохранять социальные связи и снижает психологический стресс у мигрантов.

С точки зрения географической доступности, одним из основных факторов, влияющих на выбор маршрута маятниковой миграции, является расстояние между местом проживания и работы. Исследования показывают, что чем ближе населённый пункт к крупному городу, тем выше вероятность того, что его жители будут ездить на работу в этот город [5]. Это связано с тем, что близость обеспечивает удобство логистики, снижает затраты времени и позволяет легче совмещать семейную жизнь с профессиональной деятельностью. Такая зависимость была подтверждена эмпирически при анализе миграционных потоков в Екатеринбургской агломерации, где города, расположенные в радиусе 30 км от областного центра, демонстрируют наибольшую численность маятниковых мигрантов [1].

Вместе с тем, расстояние само по себе не является единственным решающим фактором. Важное значение имеет и время в пути, которое может существенно варьироваться даже при одинаковом удалении от центра. Например, два города могут находиться на одинаковом расстоянии от столицы региона, но различаться по времени в пути из-за качества дорожного покрытия, наличия общественного транспорта и плотности движения. А. Ю. Ускова и её коллеги подчёркивают, что именно временной параметр становится всё более значимым в условиях роста автомобильного парка и увеличения пробочных ситуаций [7]. Чем меньше времени требуется на дорогу, тем выше вероятность того, что человек выберет такой вариант трудоустройства.

Ещё одним важным аспектом, оказывающим влияние на принятие решения о маятниковой миграции, является уровень заработной платы. Согласно исследованиям О. Н. Калачиковой и А. А.Соколовой, разница в оплате труда между центральным городом и пригородом выступает мощным стимулом для ежедневных поездок [4]. Жители менее развитых муниципалитетов часто предпочитают работать в более крупных городах, где зарплаты значительно выше, несмотря на дополнительные временные и финансовые затраты. Однако стоит отметить, что в некоторых случаях эта разница компенсируется лучшим качеством жизни, меньшей загруженностью инфраструктуры и низкой стоимостью жилья в периферийных зонах, что делает маятниковую миграцию экономически оправданной [6].

Особое внимание в современных исследованиях уделяется роли информационных технологий и цифровой среды в формировании новых моделей маятниковой миграции. В частности, использование данных социальных сетей и мобильных приложений позволяет более точно отслеживать движение людей в пространстве, выявлять наиболее популярные маршруты и прогнозировать изменения в миграционных потоках [7]. Такой подход открывает возможности для создания более эффективных систем транспортного обслуживания и управления трудовыми ресурсами на уровне муниципалитетов и регионов.

Вместе с тем, маятниковая миграция не лишена и негативных последствий. Н. М.Логачева и А. Ю. Ускова указывают на то, что массовое ежедневное перемещение населения может привести к перегрузке транспортной системы, усилению экологической нагрузки и снижению качества жизни в пригородах [5]. Кроме того, данное явление может создавать эффект «опустошения» малых городов, где остаются только дети, пожилые люди и лица, неспособные или не желающие ездить на работу в другой город, что угрожает долгосрочной устойчивости таких поселений и требует комплексного подхода к регулированию миграционных процессов [9].

Существуют и методологические сложности в изучении маятниковой миграции. Как отмечают А. А. Соколова и О. Н.Калачикова, отсутствие единого подхода к определению понятия и методологии сбора данных ограничивает возможность сравнительного анализа между регионами и странами [4]. Разные исследователи используют различные критерии для классификации маятниковых мигрантов — например, частоту поездок, расстояние перемещения, продолжительность рабочей недели в другом городе и т. д. Это делает актуальной задачу унификации терминологии и методов измерения, что позволит создать более точные модели и рекомендации для государственной политики [6].

Также важно учитывать влияние внешних факторов, таких как экономические кризисы, пандемии, изменения законодательства и транспортная политика. Например, Н. В. Пантин показывает, что в условиях глобального конфликта и ухудшения внешнеэкономической ситуации маятниковая миграция может изменить свои направления и интенсивность, особенно в приграничных регионах [8]. Это ещё раз подчеркивает необходимость гибкого реагирования со стороны органов власти и бизнеса на меняющуюся миграционную обстановку.

На основании проведённого литературного обзора и анализа современных исследований маятниковой трудовой миграции в российских регионах были сформулированы следующие три ключевые гипотезы, отражающие основные факторы, влияющие на выбор места работы и пространственной мобильности населения:

Гипотеза 1: Маятниковая трудовая миграция из городов, входящих в Екатеринбургскую агломерацию (кроме Екатеринбурга), в направлении Екатеринбурга имеет тенденцию к увеличению.

Данное предположение основано на наблюдениях за динамикой развития городских агломераций, где центральные города выступают ядрами экономической активности, привлекающими рабочую силу из пригородов. Исследования А. А. Соколовой и О. Н. Калачиковой показывают, что жители близлежащих населённых пунктов всё чаще выбирают работу в крупных городах, сохраняя при этом место проживания в родных муниципалитетах [4]. Это связано как с более высоким уровнем зарплат, так и с развитием транспортной инфраструктуры и улучшением логистики. Вместе с тем, ряд авторов указывает на возможное снижение миграционной активности в отдельных территориях.

Гипотеза 2: Интенсивность маятниковой миграции в Екатеринбург зависит от уровня заработной платы в городе проживания.

Согласно исследованиям Н. М.Логачевой, А. Ю. Усковой и других учёных разница в уровне оплаты труда между центром и периферией является важным стимулом для ежедневных поездок на работу [5]. Жители муниципальных образований с низкой заработной платой охотнее готовы к ежедневной коммутации в крупный город, несмотря на временные и финансовые затраты. При этом отмечаются случаи, когда даже значительная разница в доходах не компенсирует недостатков длительной дороги или неудобства транспортного сообщения. Таким образом, гипотеза предполагает наличие положительной связи между разницей в заработной плате и численностью маятниковых мигрантов, однако её универсальность требует дополнительной проверки.

Гипотеза 3: Маятниковая миграция напрямую зависит от удалённости города проживания от Екатеринбурга — как по расстоянию, так и по времени в пути.

Исследования Р. А. Бабкина и А. А. Соколовой демонстрируют, что физическая доступность к месту работы играет решающую роль в принятии решения о ежедневной миграции [1, 2]. Чем ближе населённый пункт к центральному городу, тем выше вероятность того, что его жители будут работать там. Также подчёркивается значение временного фактора — даже при одинаковом расстоянии различия в транспортной доступности могут существенно влиять на миграционные потоки [7]. Эта гипотеза рассматривается как наиболее устойчивая и предсказуемая, поскольку она отражает объективные ограничения, связанные с логистикой перемещения населения.

Эти три гипотезы легли в основу дальнейшего исследования и были протестированы с использованием данных о численности рабочих, расстояниях, времени в пути и уровне заработной платы в 16 городских округах Свердловской области.

Методология исследования

Исследование маятниковой трудовой миграции в Свердловской области проводилось с применением комплексного подхода, объединяющего как качественные, так и количественные методы анализа. Основу методологии составил анализ геопространственных данных, позволяющий выявить структуру и динамику миграционных потоков в зависимости от территориального расположения населённых пунктов относительно Екатеринбурга.

В качестве основной информационной базы использовались данные региональной геоинформационной системы Свердловской области и 2ГИС, которые позволили получить точные параметры расстояний и времени в пути между городами, а также оценить транспортную доступность различных направлений маятниковой миграции. Дополнительно для верификации и углублённого анализа привлекались данные Росстата, содержащие официальную информацию о численности населения, миграционных перемещениях и социально-экономических показателях, таких как средняя заработная плата по муниципальным образованиям.

Анализ проводился для 13 городских округов, расположенных не далее 100 км от Екатеринбурга. Рассчитывались такие параметры, как:

— Число работающих (в 2022 и 2023 годах),

— Доля работающих,

— Расстояние до Екатеринбурга (км),

— Время в пути (минуты),

— Среднемесячная заработная плата.

Процедура исследования была реализована в несколько этапов. На первом этапе были определены ключевые направления анализа миграционных потоков: изучение динамики ежедневных перемещений работников в Екатеринбург и выявление факторов, влияющих на выбор места работы. Было выделено 13 городских округов, находящихся на расстоянии до 100 км от областного центра. В статье проанализированы миграционные потоки в рамках Екатеринбургской агломерации, включающей 13 муниципальных образований, в том числе Екатеринбург, Верхняя Пышма, Среднеуральск, Ревда, Заречный, Дегтярск, Первоуральск, городские округа Верхнее Дуброво, Полевской, Арамильский, Белоярский, Березовский и Сысертский. Кроме того, анализ был проведен на примере ближайших округов к Екатеринбургу в Свердловской области, не входящих в Екатеринбургскую агломерацию, таких как Асбест, Каменск-Уральский, Нижние Серги, Верх-Нейвинский, Кировоград. Были рассмотрены данные за 2022–2024 гг.

На втором этапе, с помощью геоинформационной системы 2ГИС, был проведён расчёт расстояний и времени в пути из каждого из выбранных городов до Екатеринбурга. Одновременно изучалась динамика численности работающих в разрезе 2022–2024 годов, что позволило оценить изменения в интенсивности маятниковой миграции. Также учитывались различия в уровне заработной платы между Екатеринбургом и пригородами.

На третьем этапе полученные результаты были систематизированы в форме графиков и таблиц, что дало возможность визуализировать пространственные закономерности и временные тенденции миграционных потоков. На основе корреляционного анализа были установлены взаимосвязи между уровнем зарплат, удалённостью населённых пунктов и численностью рабочих мест. Полученные данные легли в основу формулирования практических рекомендаций по регулированию маятниковой миграции и развитию транспортно-экономической инфраструктуры Екатеринбургской агломерации.

Результаты исследования и их обсуждение

Для каждой из трёх гипотез были построены графики и проведен корреляционный анализ. На рисунке 1 отражена динамика числа работников, ежедневно приезжающих из разных городов в Екатеринбург. Наблюдается рост численности в таких городах, как Сысерть (+22 %), Березовский (+8.9 %), Арамиль (+25 %), Белоярский (+12.9 %) и Верхнее Дуброво (+4.1 %). Это частично подтверждает гипотезу 1 о том, что маятниковая миграция из городов, входящих в Екатеринбургскую агломерацию, действительно растет. В городах Полевской (-32.8 %), Дегтярск (-31.1 %), Ревда (-21.3 %), и Первоуральск (-7.8 %) наблюдается снижение интереса к работе в Екатеринбурге.

Рис. 1. Динамика числа рабочих в разрезе городов (2022, 2023)

Таким образом, гипотеза 1 подтверждается частично.

В части проверки гипотезы 1 были получены результаты, отраженные на рисунке 2.

Рис. 2. Корреляция между расстоянием и числом рабочих (2023 г.)

График показывает, что повышение зарплаты в городе не всегда приводит к увеличению числа рабочих. Например, Верхняя Пышма имеет самую высокую зарплату (98 872 руб.), но число рабочих там снизилось на 153 человека. В то же время Сысерть с низкой зарплатой (58 300 руб.) показала наибольший рост (+357). Это свидетельствует о том, что заработная плата не является единственным решающим фактором.

Представим полученные значения на рисунке 3.

Рис. 3. Заработная плата в сравнении с изменением числа рабочих (2022–2023 гг.)

Таким образом, гипотеза № 2 подтверждается лишь частично. Хотя наблюдается положительная связь между зарплатой и количеством рабочих, другие факторы (например, инфраструктура, доступность жилья, качество жизни) тоже играют важную роль.

На графике наблюдается между рассматриваемыми показателями обратная зависимость: чем больше расстояние от Екатеринбурга, тем меньше число рабочих, приезжающих на работу. Например, г.Березовский (12 км) имеет 2740 рабочих, тогда как Кировград (95 км) — всего 85 человек. Такой город, как Верхняя Пышма (18 км), демонстрируют высокую численность (3917).

Это подтверждает гипотезу № 3: маятниковая миграция зависит от удалённости города проживания от Екатеринбурга по расстоянию. Однако наблюдаются некоторые аномалии, например, г.Полевской (59 км) имеет 478 рабочих, что выше, чем можно было бы ожидать исходя из его удалённости.

Рис. 4. Влияние времени в пути на количество рабочих

Чем больше времени требуется на дорогу, тем меньше жителей готовы ездить на работу в Екатеринбург. Города с временем в пути до 30 минут (Березовский, Верхняя Пышма) имеют самое большое число приезжающих на работу, тогда как Каменск-Уральский (100 мин) — только 189 человек. Это подтверждает гипотезу № 3: маятниковая миграция зависит от времени в пути.

Однако, как и в случае с расстоянием, есть исключения. Например, Арамиль (35 мин) имеет 672 рабочих, что говорит о комплексном характере выбора места работы.

Коэффициенты корреляции между изучаемыми показателями представлены в виде тепловой диаграммы на рисунке 5, где цветом обозначена степень их взаимосвязи.

Рис. 5. Тепловая диаграмма (расстояние, время, зарплата, число рабочих)

Данные подтверждают гипотезы № 2 и № 3, хотя влияние зарплаты выражено слабее, чем влияние расстояния или времени. Также видно, что расстояние и время тесно взаимосвязаны (корреляция 0.94). Рисунок 6 иллюстрирует динамику доли работающих в рассматриваемых городах, приезжающих из других населенных пунктов, в период с 2022 по 2023 год.

Рис. 6. Динамика доли работающих в эти города из других городов (2022–2023)

Доля работающих в Березовском и Верхней Пышме остаётся стабильной (~4 %), тогда как в других городах она либо падает, либо растёт незначительно. Это говорит о стабильности трудового рынка в ближайших к Екатеринбургу населённых пунктах и снижении мобильности в более удалённых. Таким образом, городская близость усиливает устойчивость маятниковой миграции. Рисунок 7 демонстрирует сравнение рангов городов по трём ключевым факторам: числу работающих, расстоянию до Екатеринбурга и уровню заработной платы.

Рис. 7. Сравнение рангов по факторам (число рабочих, расстояние, зарплата)

Для анализа привлекательности городов для маятниковых мигрантов использовалось ранжирование по трем ключевым факторам: количеству рабочих, расстоянию до Екатеринбурга и уровню заработной платы (Рис. 7). Ранги позволяют наглядно сравнить города, выявить взаимосвязи между факторами и определить, какие из них оказывают наибольшее влияние на выбор места работы. Сопоставление рангов позволяет увидеть, какие города, расположенные ближе к Екатеринбургу (низкий ранг по расстоянию), также имеют больше рабочих мест (высокий ранг по числу рабочих), что подтверждает значимость географической доступности. Ранжирование упрощает интерпретацию сложных данных и помогает выявить ключевые тенденции, влияющие на миграционные потоки.

График иллюстрирует, что города, расположенные ближе к Екатеринбургу (имеющие низкий ранг по расстоянию) демонстрируют более высокий ранг по числу рабочих мест. Это подтверждает гипотезу о том, что близость к крупному экономическому центру является значимым фактором, способствующим формированию рабочих мест и привлечению трудовых ресурсов. Например, города Березовский и Верхняя Пышма, находящиеся в непосредственной близости от Екатеринбурга, имеют низкие ранги по расстоянию и высокие ранги по числу рабочих мест. Влияние уровня заработной платы на ранжирование оказывается менее однозначным, что свидетельствует о том, что высокая заработная плата не является единственным решающим фактором.

Этот график подтверждает выводы предыдущих графиков: расстояние и время в пути являются наиболее значимыми факторами, определяющими выбор рабочего места. При этом заработная плата играет вспомогательную роль, усиливая привлекательность некоторых городов.

Результаты исследования свидетельствуют о необходимости комплексного подхода к регулированию маятниковой миграции. Учитывая её значимость для функционирования городской агломерации, необходимо развивать транспортную инфраструктуру, особенно в направлении наиболее загруженных маршрутов. Это включает модернизацию железнодорожного сообщения, расширение маршрутной сети и оптимизацию расписаний общественного транспорта. Также важно создавать дополнительные рабочие места в тех городах, где наблюдается отток населения, чтобы снизить нагрузку на Екатеринбург и способствовать более равномерному социально-экономическому развитию региона.

Заключение

Проведенное исследование маятниковой трудовой миграции в Свердловской области, с акцентом на Екатеринбургскую агломерацию, позволило получить важные результаты как с теоретической, так и с практической точки зрения. Анализ данных за 2022–2023 годы, основанный на статистике численности рабочих, расстоянии до Екатеринбурга, времени в пути, уровне заработной платы и динамике изменений, дал возможность выявить ключевые тенденции и факторы, влияющие на принятие решения о ежедневном перемещении между местом проживания и работой.

Теоретическая значимость полученных результатов заключается в развитии методологии анализа миграции населения с акцентом на выявление аномалий и нестандартных тенденций на основе геоинформационных данных. Практическая значимость результатов связана с разработкой инструментов и моделей, способных эффективно анализировать динамику численности населения и обнаруживать аномалии в миграционных потоках. Они могут быть использованы органами местного самоуправления для более точной настройки социальной и экономической политики на региональном уровне.

Благодарности: Выражаем благодарность Министерству цифрового развития и связи Свердловской области за предоставление доступа к отраслевому функциональному модулю «Анализ геоданных» региональной геоинформационной системы Свердловской области и за содействие в получении аналитических данных по финансовым тратам, численности и динамике перемещения населения на территории Свердловской области.

Литература:

1. Соколова А. А. Масштабы маятниковой трудовой миграции в регионах России //Проблемы развития территории. — 2023. — Т. 27. — №. 4. — С. 52–70.
2. Бабкин Р. А. Бабкин РА Обзор отечественных подходов к оценке маятниковой трудовой миграции //Региональные исследования. — 2023. — №. 3 (81). — С. 52–64.
3. Соколова А. А. Регулирование возвратной трудовой миграции в XXI веке: зарубежный опыт и российская практика //Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2024. — Т. 17. — №. 5. — С. 204–218.
4. Соколова А. А., Калачикова О. Н. Маятниковая трудовая миграция в России: масштабы и последствия //Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — №. 3. — С. 16–29.
5. Логачева Н. М., Ускова А. Ю., Саломатова Ю. В. Особенности маятниковой трудовой миграции в агломерациях России //Экономика региона. — 2024. — Т. 20. — №. 4. — С. 1255–1267.
6. Соколова А. А. Возможности и ограничения оценки масштабов маятниковой трудовой миграции //Глобальные вызовы и региональное развитие в зеркале социологических измерений. — 2023. — С. 176–181.
7. Ускова А. Ю. и др. Возможности социальных сетей в исследовании особенностей трудовой маятниковой миграции городов-миллионников России //Экономика региона. — 2023. — Т. 19. — №. 4. — С. 1121–1134.
8. Пантин Н. В. Особенности маятниковой миграции в условиях глобального конфликта //Миссия конфессий. — 2024. — Т. 13. — №. 74. — С. 91–96.
9. Соколова А. А., Калачикова О. Н. Маятниковая миграция: концептуальные проблемы измерения //Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. — 2022. — №. 1 (68). — С. 52.
10. Короленко А. В. Вахтовые трудовые миграции как разновидность отходничества: масштабы, причины и последствия //Проблемы развития территории. — 2023. — Т. 27. — №. 6. — С. 191–212.