Миграция в города уралоповолжья.

Данные за 2016 год. Если взять период за 3 или 5 лет картина получится более плавной, ибо переезд 2 семей из 4 человек каждая – это уже 1% для небольших районов. Особенно радуют переезжающие из Свердловской области в Челябинск:ГО Пелым за год покинуло примерно 150 человек – 3 человека – уже 2%. Но, вопреки этим недостаткам, картина в целом вырисовывается вполне определенная. На известном всем пользователям ЖЖ форуме в ветке «демография» встречался с мнением, что при переезде внутри субъекта нет такой необходимости получать регистрацию, как при переезде в другой субъект. Однако, даже вопреки такому недоучёту внутрирегиональной миграции, разница между приграничными районами просто поражает – будто стена вырастает между субъектами. Вот, например, как едут в Оренбург и Уфу из Оренбургской области и из Башкирии или из Чувашии и Татарстана в Казань. Однако это не всегда выполняется – например в Челябинск из депрессивной Курганской области едут так, что никакие границы не замечают




Что еще стоит отметить: данные по процентам немного не точны (примерно на 1/10), так как в знаменателе брал общее число выбывших из района а в числителе не учитывал категорию «автоматический возврат к предыдущему месту жительства», но полностью сопоставимы как разные карты между собой, так и разные районы внутри одной карты. Если не поняли этот абзац, то не заморачивайтесь – особой важности он не несет – просто решил быть дотошным.
А еще карты выполнены на одинаковой подложке – если их скачать, то ими можно красиво «помигать» сорян, не умею в гифки.















8. Зоны притяжения Татарстан+Башкортостан.

Территории выбытия: все АТД2 Татарстана и Башкортостана
Территории прибытия: Нижнекамск, Альметьевск, Октябрьский, Туймазы, Бугульма. По Октябрьскому - данные по городскому округу, по остальным - городского поселения.
Число прибывших. Абсолютный показатель(человек). Сумма за 3 года(2016-18гг.) Вся миграция. Без учета отсроченных* прибывших.
Отсроченные мигранты - с 2011 года те, чей срок временной регистрации заканчивается, автоматически(программно) возвращаются в «домашний» регион. Пример – гражданин А поехал на учебу из Туймазов в Казань. Через год(или когда окончился срок учёбы/регистрации) программа записывает его, как мигранта из Казани в Туймазы. У таких мигрантов в таблице:
причина смена места жительства(бюллетень) указано: «возвратились после временного отсутствия»






Рисунок 8.1 (а)Бугульма, (б)Нижнекамск, (в)Альмаетьевск, (г)Октябрьский, (д)Туймазы

Безусловно данные карты нужно давать не с абсолютными, а с относительными показателями. И да, тут хорошо бы добавить Оренбургскую и Самарскую области для полноты картины. В формате блога картинки смотреть не очень удобно, но если скачать, то можно ими удобно "мигать" - заготовка для всех одинакова. 6-11 из легенды отсутствует, забыл убрать.

7. Оценка зон влияния региональных центров Европейской части РФ.

В продолжении поста №5.
Ну что ж, получилось даже перевыполнить первоначальный план. Притяжение только к региональным центрам без Москвы и Санкт-Петербурга (исключение Череповец, но если его убрать - вся территория отойдёт к Вологде). Без легенды, думаю всё и так понятно. Два района притягиваются к отдалённым чужим региональным центрам - на карте подписано к каким. Остальные только, если непосредственно граничат с данным соседним-субъектом. Данные по большей части территории за 2018 год, только по Урало-Поволжью из поста №5 за 2016. Можно, конечно привести к общему знаменателю, но едва ли это что изменит. Возможно удастся обработать данные за 2016-18 гг. по всем субъектам или даже 2014-18. Но это в отдаленной перспективе.

Рисунок 7.1
Вообщем всё было более менее предсказуемо, если кому-то предложить раскрасить данную карту самому, не имея никаких данных, то в значительном количестве случаев притяжения к соседнему региональному центру вместо своего можно было угадать.
Дальше немного интереснее: как накладываются зоны влияния центров субъектов и Москвы+ближайшего подмосковья.
Данные по Москве с Учётом Новомосковского АО, но без Троицкого.
В состав ближайшего подмосковья вошли:
ГО: Балашиха, Дзержинский, Долгопрудный, Жуковский, Ивантеевка, Королёв, Котельники, Красногорск, Краснознаменск, Лобня, Лыткарино, Люберцы, Мытищи, Реутов, Химки, Ленинский р-н
г. Домодедово без ГО, г. Подольск без ГО, г. Раменнский без р-на, г. Щелково+ПГТ. Свердловский без р-на
ГО Истра без г. Истра, Солнечногорский р-н без г. Солнечногорска

Не знаю причин, но число прибывших (без международной миграции) в г. Одинцово за 2018 год составило всего 138 человек, поэтому данный НП даже не брал расчёт.


Рисунок 7.2
Почему взяты именно эти территории ближайшего подмосковья:
1) значительное число прибывших(например в ПГТ Свердловский)
2) между территорией и ближайшими субъектами есть пустое пространство(хотя бы 20-30км)

И последняя карта (данные за 2018 г.): Вошли целиком территории следующих субъектов: Владимирская, Калужская, Липецкая, Орловская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ярославская области. Не вошли, но закрашена: г. Москва и Московская область.
Пояснение к легенде: отличие Москвы и Москвы+ближ Подмосковье
в первом случае миграция в Москву преобладает над миграцией в любой из региональных центров, во втором - миграция в Москву меньше, чем в какой либо из рег. центров, но в Москву+ближ Подмосковье - уже больше.


Рисунок 7.3

Планы по развитию данной темы: добавить регионы вокруг Санкт-Петербурга и большую часть тех, что вошли в первую карту данного поста.
Также для уменьшения количества вкраплений и "пестроты" полученной картины, и соответственно увеличению целостности-слитности ареалов есть два варианта:совсем не учитывать миграцию из крупных городов(численностью более 70 тысяч, а то и ниже), оставив только показатель окружающего района, либо ввести поправочный коэффициент, снижающий влияние данных городов.

6. О численности населения городов: неучтённая миграция или махинации мэров/губернаторов. Update.


Навеяно постом Владимира Краснослободцева: https://mingitau.livejournal.com/145507.html
Появились данные по компонентам изменения численности населения городов-стотысячников за 2018 год и, соответственно, численность населения на 1 января 2019 года. Таким образом разница между переписями 2002 и 2010 годов 8 лет, и данных по изменению численности населения с 1 января 2011 года по 1 января 2019 года набралось тоже на 8 лет – мелочь, но сравнение становится красивее и удобнее.

Таблица 6.1 отсортирована по численности населения на 1 января 2019 года.

Пояснения: столбец Ж – разница между «не схождением данных по переписи 2010 и численности на 1 января 2010» и миграцией населения за период с 1 января по 14 октября(дата переписи) без учета изменения естественного движения населения. С Москвой и СПб получились расхождения в естественной компоненте, не стал пока разбираться в чём причина. Ест - естественный прирост, Мигр - миграционный, АТП - Административно-территориальные преобразования (кошмар, сколько много - каждый третий стотысячник что присоединял/отсоединял, хотя бы маленькую деревеньку)

Как можно проверить, почему не сходятся расчётные данные на 1 января и данные по итогам переписи: из-за недоучёта мигрантов или мухлежа местных властей?
С 2011 года серьёзно изменилась методология учёта мигрантов, вот выдержка из методологии: «Первичные статистические учетные документы на мигрантов, зарегистрированных по месту пребывания, вне зависимости от срока пребывания до 2011 г. не обрабатывались. С 2011г. в статистический учет долгосрочной миграции населения включены также лица, зарегистрированные по месту пребывания на срок 9 месяцев и более, и лица, снятые с регистрационного учета по месту пребывания в связи с окончанием срока пребывания. Снятие с регистрационного учёта осуществляется автоматически в процессе электронной обработки данных о миграции населения при перемещениях в пределах Российской Федерации, а также по истечении срока пребывания у мигрантов независимо от места прежнего жительства».

Допустим, что реальные темпы миграционного прироста в городах-стотысячниках в период 2002-10 и 2011-18 оставались неизменными.
Таблица 6.2 Представим что перепись состоялась 1 января 2019 года.

Колонки Е-И возможные варианты численности по итогам данной переписи.
Ж=Б+В+Г-Д ». Колонка Ж показывает численность населения с учётом недоучета мигрантов в оба периода(2002-10 и 2011-18), при условии, что мухлежа не было
Е=Б+В Работала бы, так как и Ж при условии, что методология в начале 2011 года не поменялась.
З=Б сложный случай: либо был мухлёж и при новой переписи он был произведён вновь, либо был недоучёт, но после изменения методологии от него удалось избавиться.
И=Б-В Всё просто: мухлёж вскрылся.

В действительности, конечно же, по итогам ВПН-2020 численность населения окажется где-то между колонками Е-И и даже за их пределами. Будет весьма любопытно и даже смешно наблюдать, если численность населения Волгограда или Ессентуков окажется около графы И. Другое дело – очень сложно будет объяснить, почему оно оказалось около графы Ж.

Итак, как же еще можно оценить влияние местных властей на выборы перепись.
1) Произошла ли смена мэра/губернатора
2) Сравнить данные не только по изменению миграционного прироста но и по числу прибывших
3) Соотнести с данными по автоматическому возврату населения к прежнему месту жительства, после окончания срока временной регистрации (допустим человек поехал на учёбу, но остался в этом городе, не получив регистрацию)
4) Соотнести разницу между расчетными показателями на 1 января и переписью. По данному городу-стотысячнику (особенно если это региональный центр) и остальной частью субъекта(по идее там население должно оказаться меньше расчетного)
4а) Более сложный вариант оценить ареал притяжения мигрантов, как в предыдущем посте данного блога.
5) Соотнести со строительством многоквартирного жилья и частной застройки. В данном случае еще можно учесть ситуацию в прилегающих сельсоветах, по методике, изложенной в более ранних постах данного блога.
6) Рассмотреть разницу между расчетной численностью населения и переписной по возрастной структуре населения (могут возникнуть сложности с нахождением/расчётом данных по текущей возрастной структуре)
Уважаемые читатели, предлагайте свои варианты.

Таблица 6.3 Предварительный вывод по итогам данных о миграционном учёте за период 2011-18 гг.:

Update: С Волгоградом всё проще оказалось: март 2010 - все НП входящие в городской округ включены в черту города:
население ГО на 1янв2009: 1017
население города на 1янв2009: 982
население по итогам переписи: 1021

офф топик: «Мы катастрофически теряем население страны. За четыре месяца естественная убыль населения у нас составила порядка 149 тыс. человек», — цитирует вице-премьера(Голикову) ТАСС.

Голикова пояснила, что это говорит о снижении рождаемости, а также о том, что смертность снижается «не такими, как нам хотелось бы, темпами».

Кроме того, по словам Голиковой, некоторые регионы специально занижают данные о смертности «в погоне за качественными показателями».

Интересно проследить, чем всё это закончится, по идее заявление не на пустом месте должно быть основано - есть какие-то факты + журналисты уже просили у Росстата комментарии на эту тему.

5. Об оценке зон влияния крупных городов Урало-Поволжья.

Давайте немного помечтаем: допустим у нас есть все возможные данные о перемещениях жителей между всеми населенными пунктами страны с любой динамикой и в любых разрезах. Что тогда мы будем делать? Во-первых, наконец, успокоимся и перестанем искать везде крупицы этих данных (с). Во-вторых можно будет оценить зоны влияния крупных городов.

Конечно, таких данных у меня нет и близко, но появилась крупица: миграция населения (получение постоянной или временной регистрации) - разработки автора на основе неопубликованных данных Росстата. 

Какие идеи у меня есть: 

1) Зоны тяготения к крупным городам.

2) Степень преобладания тяготения населения к тому или иному городу.

3) Доля тяготения к одному городу.

Также представлены 2 уровня разрезов: 

А) АТД2 – уровень муниципальных районов

Б) АТД3 – уровень городских и сельских поселений

1А) Рассмотрены следующие субъекты РФ и их Центры: Башкортостан, Татарстан, Удмуртия, Пермский край, Оренбургская, Самарская, Свердловская и Челябинская области.


Рисунок 5.1
Более бледным или темным цветом выделены территории притягивающиеся не к своему субъекту. Отметить Калтасинский район Башкирии, он почему-то притягивается к Екатеринбургу.

На второй карте также добавлены крупные города (>75 тысяч жителей) + сделано исключение для Бугуруслана, ввиду малой заселенности окрестной территории. 



Рисунок 5.2

Сразу прошу прощения за мою «Башкириоцентричную картину мира» Не уверен, что осилю всю Россию, но думаю, что смогу рассмотреть регионы, интересующие моих читателей ). Пока мне также видится любопытным пространство между Воронежом, Ростовом, Волгоградом и Саратовом + между Самарой и Саратовом – в сумме это уже весьма крупная слитная территория.

Для крупных городов притягивающих хотя бы один соседний район – притягивается и свой, исключение г Бугульма

Стоит отметить, что для Башкирии были рассмотрены все города более 40 тысяч + Дюртюли, то есть все возможные центры притяжения для населения соседних районов.

Не вошло в данную карту: Мишкинский район притягивается сильнее к г. Бирску, чем к Уфе, Зилаирский – к Сибаю. рассмотрено, но не добавлено на карту: данные за 2016-18 гг. Здесь уже Челябинск забирает себе Ашинский район обратно у Уфы, Орск отбирает два района у Оренбурга: Гайский и Ясненский, А Ишимбайский переходит от Стерлитамака к Уфе. За 2016-18 гг. Рассмотрены только Башкирия, Оренбургская и Челябинская области.

2А) Только учебная миграция. Рассмотрены следующие региональные центры: миллионники (Екатеринбург, Казань, Пермь, Самара, Уфа, Челябинск) и Оренбург. + Собственно, данные субъекты и Удмуртия с Ульяновской областью. Планируется update с добавлением Пермского края и Свердловской области. Нейтральные районы – те, из которых за год ни в один из указанных центров не переехало более 10 человек. Исключение Асекеевский район оренбургской области – 8 в Оренбург, 0(ноль) в остальные, опять же карта с ним выглядит красивее.

Рисунок 5.3

Пояснение: почему включен Оренбург, но не включены Ижевск и Ульяновск. 

Во-первых, слабая заселенность территории вокруг Оренбурга – ближайшие города аналогичного или большего размера, находятся далеко и с ними Оренбург образует красивую решетку – опорный каркас территории. В тоже время вблизи Ижевска находятся Набережные Челны. Если включить столицу Удмуртии, то и Челны логично тоже включить, а они оба ломают всю красивую структуру.

Во-вторых, собственно сама структура выглядит так: 

Рисунок 5.4

На равнинной части данных Урало-Поволжских регионов образуется почти идеальная Кристаллеровская решетка (автор является её давним фанатом) с вершинами в Перми, Казани, Уфе, Самаре и Оренбурге.

3А) Здесь особые пояснения не требуются, Рассмотрены только Уфа и Башкирия за 2016 год.

Рисунок 5.5
Update легенда рисунка 5.5 все значения скорее всего отличается процентов на 10, то есть вместо 27-29 будет 30-32 примерно.

Из любопытного стоит отметить, как сильно «Выпирают» Бурзянский и Зианчуринский районы.

Бурзянский район – самый башкирский район Башкирии и всего мира. Если человечество зародилось в африке, где-то на Эфиопском нагорье, то Башкиры, несомненно – в Бурзянском районе(с). Кроме того данный район – это «башкирский Северный Кавказ» -суммарный коэффициент рождаемости здесь просто зашкаливает. Вобщем данный район наглядно демонстрирует протекционизм по проталкиванию «своих» во власть в Башкирии.

1Б) Опускаемся на уровень АТД3(сельских поселений) и тут уже во всю рассветает мой «Белебеецентризм» Кроме меня это мало кому интересно, потому особых пояснений не будет. Главное показать возможности дробления картины до уровня АТД3. Будет update этих двух карт с расширением в сторону Стерлитамака и Октябрьского-Туймазов.

Первая картинка - с учётом притяжения к Уфе, вторая без неё.

Рисунок 5.6(а) и (б)

Бледно-зеленый цвет – наибольшее притяжение к своему районному центру, для районных центров, чьё влияние не выходит за пределы своего района.

Отмечу, что для населенных пунктов, численностью менее 30 тысяч, часто оказывается, что ближайший сельсовет «не притягивается» в то время, как более дальние притягиваются сильнее. Это связано с тем, что в ближних либо нет смысла переезжать, а проще добираться до центра из своего села/деревни на машине, ибо расстояние не более 10 км, либо нет смысла менять прописку. На карте данные сельсоветы отнесены к своему РайЦентру. Еще один вывод: логичный, но всё же стоит отметить: при одинаковом расстоянии до стотысячника (60км) и миллионника (130км) более крупный населенный пункт(5-10 тысяч жителей) будет скорее тяготеть к миллионнику, в то время как село с населением 500-1000 человек - к стотысячнику.

Таблица 5.1 Численность населения:


и немного о пересечении зон влияния: Некоторые сельсоветы представляют весьма сложный конгломерат связей, причем конкурируют за них, как центры притяжения разного уровня (миллионник, стотысячник и местный райцентр), так и города приблизительно одного уровня.

Таблица 5.2

Планы развития данной темы: сравнение с данными Вконтакте:
http://webcensus.ru/vmap/%D0%BD%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BC%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B9/

Вывод по всем картам: Влияние административных барьеров весьма значительно - связанность автодорогами по границам субъектов часто обрывается - проблема последних пяти километров, связывающих соседние деревни, разрыв существует и в сети автобусного сообщения, в меньшей степени - пригородного железнодорожного, в плане учебной миграции административные рамки тоже очень влияют, за них отчасти пытаются выйти Федеральные университеты со своими квотами студентам из других субъектов РФ. Так что при теоретическом делении территории на зоны притяжения определенно к расстоянию/времени по картам гугл/яндекс (а тем более по прямой) и "весу" города нужно добавлять и барьерный коэффициент при пересечении административных границ. Вывод тривиальный, но всё же интересно как именно он ложится на карту в количественном выражении.

4. Агломерации Татарстана. 2010-2018 гг.

Готовы агломерации Татарстана. Конечно можно еще красоту понаводить, но лучше примусь за другие регионы. Первая карта - в границах муниципальных районов (второй уровень АТД) вторая - сельских поселений (третий уровень АТД)
Рисунок 4.1

Рисунок 4.2

Оставлены только куски агломерации с положительной динамикой:

Рисунок 4.3
Использованы шаблоны reissig'а и acer120 соответственно.
Комментраий: в разрезе АТД третьего порядка Агломерации Казани и Набережных Челнов-Нижнекамска составляют неразырывные массивы. Исключения Составляют районные центры: Лаишево и Арск для Казани, Менделеевск и Мензелинск для Челнов. При подсчете размеров агломераций по данному методу склоняюсь к включению данных четырех райцентров в состав агломерации, хотя можно рассмотреть и альтернативный вариант - без них.
Ближайшие планы:
1) аналогичные карты агломераций других регионов.
2) таблички с динамикой и общей численностью агломераций.

3. Динамика численности населения республики Башкортостан 2010-18гг. Городские агломерации.

Карта из первого поста с другой подложкой: абсолютное изменение:
Рисунок 3.1

и относительное:


Рисунок 3.2
шаблон взят из карт пользователя acer120. Отмечены только поселения вблизи городских агломераций численностью более 100 тысяч, численность населения которых в период 2010-2018 гг. выросла более, чем на 1%.

2. Динамика численности населения 2010-18 гг. РФ. Update карты.

Развивая предыдущую тему, для большинства регионов РФ в период 2010-18 в качестве одного из критериев определения границ городских агломераций можно использовать динамику изменения численности населения.


Рисунок 2.1

Пояснения к карте: основа шаблона взята у пользователя reissig. Часть территории РФ обрезана, убраны два города (население 15-17 тысяч) на территории Башкирии. Население незакрашенных городских округов и городов отнесено к району, на территории которого он расположен.
Выводы: вокруг городов-миллионеров формируется относительно крупная зона с положительной динамикой численности населения, города численностью более 100 тысяч также формируют вокруг себя менее крупные зоны. Однако Муниципальные районы имеют слишком большую площадь и на основании данного исследования можно определить, какие районы нужно рассмотреть в разрезе сельских поселений для получения более точной картины.
для республик Северного Кавказа, Краснодарского края и Белгородской области данный способ применим с ограничениями. Также данный способ будет нуждаться в уточнении в более поздний период (2018-2030 гг.) ввиду изменения демографической картины (естественный прирост практически по всем муниципальным районам и сельским поселениям будет отрицательный). Возможно для периода 2018-2030 гг. можно рассматривать только компоненту механического движения населения (миграционный прирост).
Также при оценке изменения численности населения крупного города, важно учитывать население прилегающих СП с положительной динамикой численности населения.
Дальнейшие планы: рассмотреть динамику численности населения за 2010-2018 гг. в разрезе сельских поселений вблизи городов-миллионеров.

1. Динамика численности нас. респ. Башкортостан 2012-16гг. Определение границ городских агломераций.

В республике Башкортостан за период 2012-2016 гг. численность населения практически не изменилась. В разрезе 3го уровня АТД — городских и сельских поселений(СП) - трансформации были куда существеннее. Идея карты в том, чтобы выделить растущие СП а также все районные центры и городские населенные пункты.
Рисунок 1.1
выводы: отчетливо видна тенденция концентрации населения:

а) наиболее крупная территория растущих СП сформировалась вокруг Уфы — города-миллионника

б) вокруг ВСЕХ городов численностью населения более 100 тысяч расположено несколько растущих сельских поселений (Стерлитамак-Салават, Нефтекамск, Октябрьский-Туймазы и Магнитогорск). В то же время города численностью менее 100 тысяч такой пояс вокруг себя сформировать не сумели.

в) численность населения районных центров растет, а если убывает, то медленнее, чем на территории подчиненного ему района.

Учитывая современный этап урбанизации/субурбанизации одним из критериев определения границ агломераций для многих субъектов РФ может служить изменение численности населения.