Факторы и направления миграции выпускников российских высших учебных заведений

3.3 Оценка масштабов и направлений реализованной миграции

Реализованная миграция - это та, что осуществлена перед переездом в регион обучения. Так, 17,3% респондентов имели такой опыт до приезда в город, где находится университет (табл.2). На генеральной совокупности на уровне доверия 95% доля людей с опытом миграции составляет (15,4%;19,1%) В данном исследовании, понимая некоторые указанные выше ограничения, будем иметь в виду под генеральной совокупностью всех студентов 6-и изучаемых городов. . Но более интересным в контексте данной работы является обнаружение того факта, что практически все студенты если и переезжают, то меняют не просто регион проживания, но и федеральный округ. Только 0,4% респондентов имели опыт переезда внутри одного федерального округа. Данный результат оправдывает наше решение анализировать траектории миграции сразу на уровне федеральных округов, не теряя данные о направлении и объеме миграции.

Таблица 2. Распределение респондентов по наличию опыта смены города рождения до поступления в ВУЗ (первый переезд).

В таблице 3 приведены данные по количеству перемещений и направлениям первого переезд. По строкам можно увидеть, куда уезжают жители каждого из регионов, а по столбцам, откуда приезжают в регион. По диагонали указано число респондентов, которые не переезжали до поступления в вуз. Данные, приведенные в таблице 3, отражают перемещения по федеральным округам и 6 исследуемым городах. Как было показано выше (таблица 2), только 17,3% имели опыт переезда на уровне города и 16,9% на уровне федерального округа.

По распределению респондентов можно еще раз подтвердить, что миграционные передвижения достаточно низкие. Наиболее активные миграционные потоки (среди регионов с достаточной выборкой) направлены в Калининград и Санкт-Петербург. Причем в Калининграде 16% составляют приезжие из стран СНГ (это 56,6% от всех приехавших). И в целом, треть потока (34,5%) миграции обеспечивается именно за счет приезжих из стран СНГ- 115 респондентов из СНГ из 333 респондентов с опытом миграции. Касательно этапа первого перемещения можно сказать, что в связи с небольшими объемами выборки сложно проследить конкретные направления миграции, но можно говорить о ее небольших объемах, а так же о перемещениях сразу на уровне федеральных округов, а не соседних регионов.

Таблица 3. Распределение респондентов по направлениям первого переезда - от места рождения до следующего города, по ФО.

Далее мы переходим к рассмотрению образовательной миграции, то есть, перемещений связанных с поступлением в вуз. В целом по выборке, 44,9% студентов приехали в город обучения и 54,1% являлись местными жителями (табл.4). Чтобы учесть миграцию внутри области именно данный вопрос будет использован для определения типов миграции.

Таблица 4. Распределение местных жителей и приезжих в 6-ти городах исследования.

По данным табл. 4 можно увидеть, что во всех городах почти половина студентов указали, что до поступления в ВУЗ жили в другом городе. Но из табл. 5 следует, что число мигрантов из других регионов крайне невысоко. В связи с тем, что все мелкие населенные пункты были объединены либо до областей (если это исследуемые города), либо до федеральных округов, представляется возможным проследить, что потоки миграции обеспечивается именно за счет мобильности внутри самой области. По данным табл. 5 можно сказать, что миграция на этапе переезда в город для получения образования также достаточно низкая. Число местных жителей в структуре студентов Перми составляет 96,8%, то есть абсолютное большинство студентов являются жителями Перми или Пермского края. Самый низкий показатель доли местного населения в Санкт-Петербурге - только 48,7%. То есть, из всех изучаемых городов он является наиболее популярным пунктом образовательной миграции, который привлекает абитуриентов из других регионов. Но и здесь основной поток составляют студенты из Северо-Западного федерального округа (в том числе Ленинградской области), а именно 30,7% от всего потока миграции. Похожая ситуация в структуре ростовского студенчества: основной поток миграции составляют молодые люди из Южного федерального округа, а так же студенты из соседнего Северо-Кавказского округа. Эти студенты составляют 53,4% от общего потока в регион и 12,3% в структуре студентов региона.

Таблица 5. Распределение респондентов по траекториям миграции от места проживания к городу получения образования, по федеральным округам и 6-ти городам исследования.

В целом, можно сказать, что уровень образовательной миграции между регионами достаточно низкий. Исключением является Санкт-Петербург, в который приезжают учиться студенты из Поволжского ФО (7,2%), Уральского ФО (5%) и стран СНГ(4,7%). Но основной поток составляют именно местные студенты или студенты из этого федерального округа. Крупным образовательным центром является Ростов-на-Дону (Южный федеральный университет), в который приезжают учиться студенты из других городов, но миграция также ограничивается данным федеральным округом и соседним Северо-Кавказским. В остальных регионах учатся преимущественно студенты данного региона.

Однако стоит отметить, что в отличие от предыдущего этапа миграции, где все респонденты кардинально меняли место жительства, в данном случае достаточно большое число именно миграции в рамках одного федерального округа (как было показано выше), а так же одной области.

Таблица 6. Масштабы и структура потенциальной миграции, по городам.

Можно отметить некоторые различия в намерениях по регионам, но подробнее типы миграции и регионы будут проанализированы в одном из следующих параграфов с помощью анализа соответствий. В целом, можно сказать, что потенциал миграции (среди 6 городов) составляет до 27,7%. Данный показатель несколько превышает долю миграции перед поступлением в ВУЗ (15,4%;19,1%), но следует учитывать разницу между уже совершенным перемещением и высказанным намерением, которое не может быть ограничено некоторыми факторами. Одним из результатов, которые будут рассмотрены позже, оказалось, что потенциальные мигранты без предыдущего опыта миграции имеют некоторое идеалистическое представление о месте миграции и нельзя сказать, насколько вероятно, что данное намерение будет реализовано. Хотя нельзя однозначно судить о вероятности миграции для каждого респондента, но есть возможность подробнее изучить взаимосвязь факторов и намерения миграции, чтобы понять, можно ли говорить о различии этих факторов.

Прежде чем перейти к анализу, опишем выделенные типы миграции. В анкете имелось несколько вопросов касательно направления дальнейшей миграции. Помимо рассмотренного выше, было еще 3 переменные, которые указывают на направление миграции: «Где Вы собираетесь жить после окончания ВУЗа?», «Если Вы собираетесь продолжить обучение, то уточните, в какой стране?», «В какой город/населенный пункт Вы хотели бы уехать, если нет, то где учится?». В данном случае респонденты указывали города, в которых они хотели бы учиться или города, где они хотели бы жить, которые не всегда совпадают. Чтобы учесть все направления, была создана множественная переменная.

Таблица 7. Масштабы и структура потенциальной миграции по 6 городам исследования и выборке в целом

В таблице 7 представлено распределение респондентов по направлениям потенциальной миграции, сгруппированные по наиболее крупным из них с детализацией по двум европейским странам и двум городам России с относительно большими выборками. Подробные таблицы по городам и странам миграции будут приведены в приложении 1.

Можно отметить несколько наиболее крупных направлений миграции: регионы России (в том числе, Москва и Санкт-Петербург, наиболее популярные направления потенциальной миграции в стране), Западная Европа (в том числе, Германия и Великобритания, куда планируют уехать 9% и 4,7% соответственно) и США, где планируют жить 9% опрошенных. Если доверительные интервалы долей намеревающихся поехать в США или другой город России значимо не отличается по регионам (на уровне доверия 95%), то более интересная картина наблюдается относительно европейских стран.

Таблица 7.1. Оценка доверительных интервалов долей намеревающихся поехать в страны Европы после окончания ВУЗа

Среди студентов Калининграда и Санкт-Петербурга доля тех, кто намерен уехать в одну из европейских стран выше, чем в остальных регионах. Исключением является Пермь, доверительный интервал для которой пересекается с двумя вышеуказанными городами. Если намерения представителей Калининграда и Санкт-Петербурга можно объяснить более глубокой, по сравнению с другими регионами, интеграцией с Европой, то для обоснования подобного намерения среди Пермских студентов необходимо искать другое обоснование. Самый западный город страны находится фактически среди стран Европы и достаточно сильно культурно и экономически связан с ней, что и может обеспечивать достаточно высокую потенциальную мобильность в этом направлении. Также известна некоторая маятниковая мобильность среди жителей Петербурга в скандинавские страны в связи с упрощенной визовой системой. Касательно Перми одно из объяснений можно найти в специфике выборки. Так в Петербурге и Перми были опрошены студенты филиалов Высшей Школы Экономики, которая непросто является одним из ведущих ВУЗов страны, но и дает диплом международного образца, с чем и может быть связана уверенность студентов в своих намерениях на счет миграции в Европу. Кроме того, в Перми выражен типа потенциальных мигрантов без опыта, как покажет последующий анализ, для них свойственны некоторые факторы, например, «это город моей мечты», которые могут определять менее рациональное отношение к выбору направления дальнейшей миграции. Студенты Кемерово, Уфы и Ростова в больше степени выражают намерению к миграции внутри страны, что связано с меньшими рисками, чем, например, поездка в Европу.

Это может быть объяснено и типами миграционных намерений, которые, как предполагается данным исследованием, связаны с разными факторами, и в зависимости от этого имеют разные результаты, то есть траектории. В зависимости от того, что человек хочет (представления о месте миграции); как он оценивает свои шансы и возможности (уровень образования, материального положения и их роль в шансах на миграцию); как он действует (получение образования, опыта работы, каналы поиска работы) - вероятнее всего будет зависеть траектория миграции и пути ее реализации. Кроме того, необходимо учитывать и объективные факторы, как, например, экономическое положение в регионе. Но они могут быть как толкающим, так и тормозящими факторами в зависимости от типа миграции. Прежде чем приступить непосредственно к анализу факторов, рассмотрим выделенные типы миграции.

Рассматриваемые переменные

Теперь отдельно будет рассмотрена переменная «Почему Вы собираетесь уехать именно в этот город/страну?». В число категорий входят: это мой родной город (село) / страна; это родной город (село) / страна супруга(и); хочу продолжить учебу в ВУЗе именно этого города/страны; там я могу найти интересную работу; там я могу рассчитывать на хорошую зарплату; там есть, где жить; там живут мои родственники, друзья (могут помочь, поддержать); там есть спрос на специалистов моего профиля подготовки; там планирую изменить семейный статус (выйти замуж/жениться); из этого города/страны получил приглашение на работу или учебу; это "город/страна моей мечты".

Оценка качества модели и интерпретация осей

Отвергается гипотеза о независимости переменных. Модель объясняет 97% инерции. Однако большая часть инерции объясняется первой осью. Причина в том, что ось объясняется в большее степени одним фактором.

Таблица 13. Оценка качества модели простого анализа соответствий для характеристик места и типов миграции, %.

Меньше 20 респондентов согласились, что для них в конкретном городе миграции важны факторы «из этого города/страны получил приглашение на работу или учебу» и «это родной город (село) / страна супруга(и)». То есть, в целом данные причины переезда не распространены среди опрошенных. Метод анализа соответствий позволяет оценить искажение модели, а также использовать выбросы в последующем использовать их качестве добавленных точек (лишить вклада в инерцию оси). На этапе анализа второй переменной будет построена модель с учетом всех переменных. Но на последующем совместном анализе двух переменных при наличии значительного искажения и большого вклада одного фактора будет применена методика добавленной точки или исключения переменной их анализа.

Проверяем качество представленности каждой точки в полученном пространстве решений. Проверяем, чтобы сумма квадратов косинусов превышала 0,5. В данном случае хорошо описаны типы миграции, однако нельзя будет интерпретировать некоторые факторы - «там есть спрос на специалистов моего профиля подготовки», «из этого города/страны получил приглашение на работу или учебу».

Таблица 14.1. Квадратный косинус углов между векторами столбцов и оси.

Таблица 14.2. Квадратный косинус углов между векторами столбцов и оси.

Однако проблема заключается в том, что вклад типов миграции в инерцию первой оси на 89% определяется возвратной миграцией, а вклад факторов - на 80% переменной «Это мой родной город».Тем не менее, достроим данную модель.

Как и в предыдущей модели, возвратные мигранты находятся на противоположном полюсе от потенциальных мигрантов без опыта. Но мигранты с опытом в данной модели находятся на разных полюсах с не определившимися респондентами.

Таблица 15.1. Коэффициент корреляции (косинус) точек с осями.

Таблица 15.2. Коэффициент корреляции (косинус) точек с осями.

Полюсами первой оси можно назвать «родной город», в эту категорию входит не только наличие опыта проживания в данном регионе, но и наличие «страховой базы» в виде поддержки родственников и наличия жилья. На другом полюсе находится «идеальный город». На одном полюсе второй оси находится «возможность проживания», на другом - «сильные социальные связи».

Кроме того, можно отметить, что на противоположных полюсах находятся возвратные мигранты и потенциальные мигранты без опыта, а также потенциальные мигранты с опытом противоположны таким же без опыта. То есть наличие опыта и в том и в другом случае достаточно сильно дискриминирует. Таким образом, можно разделить карту на две части - нижняя правая - с опытом миграции, противоположная - без опыта.

Интерпретация расположения объектов

В результате проведения анализа, интерпретации осей и выделения осей на основе наиболее близких коэффициентов корреляции мы получаем карту, на которой представлены точки двух наборов переменных. Были выделены 4 сектора. Тем не менее, часть точек нельзя однозначно отнести к одному сектору. Точки «культурная среда», «экологическая обстановка», «возможность найти жилье», «возможность получения доходов» в равной степени может быть отнесена к двум секторам и использоваться при интерпретации. Кроме того, потенциальные мигранты без опыта также находятся на биссектрисе двух секторов, что необходимо учитывать при интерпретации данного типа.

Рис. 2. Карта анализа соответствий по характеристикам места и типам миграции.

Как и при анализе переменной возвратные мигранты связаны с социальным капиталом, то есть «тянущим» фактором для является наличие родственников, то есть сильных связей.

Для потенциальных мигрантов с опытом поводом для переезда также является наличие жилья, но более сильная связь обнаруживается именно с возможностью трудоустройства. Кроме того, необходима возможность получения высоких доходов. Таким образом, данная группа студентов руководствуется в первую очередь рациональный экономический фактор.

Потенциальные мигранты без опыта при выборе направления переезда ориентированы на среду будущего проживания, а именно природный фактор («экологическая обстановка») и социальный («культурная среда», «толерантность общества»). В отличие от персонифицированных связей, которые важны для возвратных мигрантов, важна именно общая атмосфера и структура общества. Помимо этого потенциальным мигрантам необходим некоторый приемлемый уровень жизни, однако в отличие от остальных они не так четко представляют за счет чего, он будет обеспечиваться (работы, связи как у опытных мигрантов).

Главным фактором для людей, которые не определились на счет дальнейшей миграции - это возможность найти жилье. Можно интерпретировать их неопределенность на счет дальнейшей миграции с отсутствием представления, где они могли бы найти себе жилье. Фактор жилья был связан с данным типом миграции и анализе предыдущей переменной

Потенциальные мигранты с опытом как и возвратные мигранты связаны с социальным фактором, а именно наличие родственников и потенциальная смена семейного статуса. Для данного типа, в отличие от мигрантов без опыта, свойственна целенаправленная траектория с некоторой «подстраховкой» в виде социальных связей. Отсутствие опыта приводит к ожиданию «идеальных» условий. Как указывает Тихонова, миграция связывается с желанием улучшения своего социального положения,Тихонова Н.Е.. Малообеспеченность в современной России: причины и перспективы. - Социологические исследования (СОЦИС). № 1, 2010. С. 5-17. но в отличие от остальных потенциальные мигранты без опыта не имеют обеспечения своей миграции. В данном секторе находитсяпеременная «Там есть спрос на специалистов моего профиля подготовки», однако она плохо описана моделью и не описывает какой-либо частный профиль.

Рассматриваемые переменные

Теперь будет проведен анализ сразу двух наборов переменных, которые описывают факторы миграции.

Модель объясняет 91%инерции. Но проблема заключается в том, что вклад типов миграции в инерцию первой оси на 89% определяется возвратной миграцией, а вклад инерции потенциальной миграции без опыта не вносит значительного вклада ни в одну ось.

Таблица 16. Оценка качества модели простого анализа соответствий для характеристик места и типов миграции, %.

То есть, данный тип миграции находится близко к сети и практически не описывается данной моделью. Кроме того, как и в предыдущей модели, проблемой является наличие выбросов, самыми значительными из которых являются объекты «возвратная миграция» и «это мой родной город (село) / страна». 77% инерции объясняется первой осью, которая в свою очередь только двумя переменными второго набора («наличие родственников» и «это мой родной город (село) / страна»). В результате чего модель повторяет карту анализа соответствий второго набора переменных(«Почему Вы собираетесь уехать именно в этот город/страну?»).

Для исключения выбросов «возвратные мигранты» и фактор «это мой родной город (село) / страна» были использованы в качестве дополнительной точки, целью которой является построение пространства без учета объектов, которые вносят чрезмерную инерцию в оси, но затем данным точкам приписывались координаты в данном пространстве. Но данная модель не описывала возвратную миграцию в полученных осях.

Для исключения ошибок, связанных с небольшими выборками было принято решение исключить из анализа факторы из второго набора переменных, которые вносили наибольшее искажение на первом этапе анализа данного набора и на следующих этапах пробного построения моделей: «это мой родной город (село)/страна», «это родной город (село)/страна супруга(и)», «там живут мои родственники, друзья (могут помочь, поддержать)» и «из этого города/страны получил приглашение на работу или учебу».В результате была построена модель с исключением факторов, которые могли вносить искажения в в общие результаты.

Оценка качества модели и интерпретация осей

Данная модель описывает 90% инерции осей. Рассматривая сумму квадратов косинусов можно говорить, что только одна переменная плохо описывается в данных осях - «там планирую изменить семейный статус (выйти замуж/жениться)».

Таблица 17.1. Коэффициент корреляции (косинус) точек с осями.

Таблица 17.2. Коэффициент корреляции (косинус) точек с осями.

На одном полюсе горизонтальной оси находится «социальные связи и безопасность», причем и безопасность в самом общем смысле и безопасность экономическая и социальная (есть, где жить и при необходимости обратиться за помощью). Другой полюс оси условно можно назвать «стремления», как в плане работы, так и в принципе среды проживания. Полюсами другой оси являются «возможность трудоустройства» и «среда проживания».