Раздел (6.6) посвящен анализу взаимосвязи МТМ с зарплатой. Регрессионный анализ микро-данных для поиска корреляции районной заработной платы с расстоянием до центра на основе модели (4) осуществлялся таким же образом, как и в макро-подходе (четвертая глава), а на Рис. 10 представлены результаты, полученные в обеих методиках. Из их сравнения видно, что качественно результаты близки друг другу, однако, при этом коэффициент эластичности A в (4) – наклон прямой – оказывается меньше в микроанализе. Причиной систематического занижения A является влияние обсуждавшихся ранее в пятой главе теневых доходов, влияние которых не удается исключить полностью.

Величина коэффициента эластичности доли МТМ по отношению к заработной плате в модели (16) оказалась равной C » 3 %dМТМ/100руб., что в три раза больше оценки C » 1% МТМ/100 руб. Причиной расхождения является сложение систематических погрешностей из-за теневых зарплат.

В разделе (6.7) сравниваются доходы жителей регионов, работающих локально, и выезжающих на работу в Москву. В рамках простой теории равновесного рынка труда (2) разница в их зарплатах должна расти пропорционально издержкам на дорогу, т. е. увеличиваться с ростом расстояния от района до Москвы R. Но расчеты показали, что разница зарплат оказалась не зависящей от R и равной ~400 руб. (Рис. 11). Тем самым, в рамках модели (2) жители, совершающие поездки более чем на R0 » 50 км[10], не компенсируют даже прямые издержки поездок на работу, имея в итоге чистый доход ниже жителей своего региона, работающих локально (Рис. 11). Однако, во-первых, категоричность этого вывода уменьшается, если принять во внимание теневые доходы и пассажиров-безбилетников. Во-вторых, исследования взаимосвязи МТМ с рынком жилья и аренды (глава 4) показали, что более низкая стоимость проживания в пригородах компенсирует издержки МТМ в рамках расширенной модели равновесия (9).

Раздел (6.8) обобщает результаты, полученные в ходе микроанализа МТМ Подмосковья, а в заключительном разделе главы (6.9) посвящен сравнению достоинств и недостатков микро - и макроанализа – двум принципиально противоположным методам исследований, как по исходным данным, так и по систематическим погрешностям.

Основным достоинством макро-подхода является регулярный сбор статистической информации по ряду социально-экономических показателей на государственном уровне, что позволяет отслеживать динамику и делать прогнозы. Главный недостаток – проблема изучения показателей вне списка параметров, подлежащих официальному мониторингу. МТМ как раз и относится к таким показателям. В таких случаях мы имеем дело либо с отсутствием информации, либо с ее неполнотой, в частности, отсутствием требуемой детализации, либо сложностью сведения информации из различных источников. Использование усредненных показателей вместо реальных распределений может являться источником существенных систематических погрешностей, которые трудно оценить.

При наличии микроданных можно самостоятельно рассчитать любые производные макропоказатели в соответствии с целями и задачами исследований, в чем и состоит основное достоинство микроанализа. Основной проблемой при этом является как раз сложность получения необходимых первичных данных. Сбор официальных микроданных, особенно на регулярной основе (панельные исследования), требует существенных материальных затрат. Для целей настоящего исследования были использованы неофициальные базы данных, найденные в интернете. Но это уникальный случай и рассчитывать на «утечку» информации нельзя.

Качество микро-данных, проверка их репрезентативности, надежности является сложной задачей, особенно в случае использования неофициальных источников. В последнем случае перед исследователями стоит ряд дополнительных трудностей. Неполные, разноформатные, частично ошибочные и неверные данные – главная проблема при работе с «сырой» информацией из неизвестных источников. Для корректировки, восстановления, отсева первичных данных требуется большой объем работ, не всегда поддающихся автоматизации. Далее, сведение (сшивка) информации из разных источников также весьма трудоемка, поскольку формат данных в разных базах различен.

Указанные проблемы не являются принципиально неразрешимыми, они были успешно решены нами в ходе первичной обработки и анализа микроданных. После этого перед микроподходом открываются действительно широкие перспективы применения. В настоящей работе представлены результаты анализа лишь части информации, содержащейся в микроданных. Тем не менее, этого оказалось достаточно и для количественных расчетов, аналогичных осуществленным в макроанализе, и для получения принципиально новых результатов, недоступных для макроподхода. Полномасштабный анализ микро-данных выходит далеко за рамки настоящей статьи. Отметим лишь основные планируемые направления дальнейших исследований:

1. Изучение МТМ в гендерном и возрастном аспектах;

2. Анализ предприятий-акцепторов МТМ по отраслевой структуре и формам собственности;

3. Исследование обратной МТМ из Москвы в область;

4. Изучение пространственной картины перемещений трудовых ресурсов в Подмосковье и ее взаимосвязи с макроэкономическими показателями регионов;

5. Экспериментальная проверка теоретических моделей МТМ.

Большой объем выборки, сравнимый с генеральной совокупностью, позволяет проводить анализ любого территориального субъекта МО или любой произвольно заданной области.

Наконец, важным шагом является объединение микроподхода с возможностями ГИС-технологий (технологий геоинформационных систем). В отношении микроданных настоящего исследования речь идет о восстановлении ГИС-средствами маршрутов поездок МТМ по адресам их мест работы и проживания. Решение этой задачи позволит повысить точность анализа перемещений трудовых ресурсов по территории на качественно новый уровень как в отношении прикладных расчетов, так и для проверок теоретических моделей.

На использовании данных Пенсионного фонда и Налоговой службы следует остановиться особо. На наш взгляд, открытие этой информации в обезличенной форме для научного анализа отвечает насущным государственным интересам. Специалисты-экономисты получили бы столь недостающие им первичные данные и мощный инструментарий для научно-прикладных исследований. Представители государственных органов управления на территории – детальную и объективную картину социально-экономических процессов в регионе, необходимую для принятия выверенных и взвешенных решений. Наконец, в заключительном параграфе раздела (6.9) речь идет о сочетании методик. На наш взгляд, использование микро - и макроанализа как взаимодополняющих друг друга методик исследования является оптимальным вариантом получения надежных результатов. Сравнительный анализ данных, взаимные перекрестные проверки позволяют выявлять и контролировать систематические погрешности, различные для разных методик. А согласованность результатов, полученных разными способами, повышает их достоверность.

В заключении обобщены основные результаты и выводы диссертационной работы.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертации с единых позиций рассмотрен весь комплекс задач исследования маятниковой трудовой миграции в регионе: от позиционирования категории МТМ через построение концептуальных моделей, реализацию и тестирование прикладных методик до получения результатов, надежность которых подтверждена в комплементарных микро - и макроподходах. При этом были получены следующие основные результаты.

1. Осуществлен системный анализ категории «маятниковая трудовая миграция» (МТМ) на основе существующих теоретических и прикладных исследований отечественных и зарубежных исследователей:

- исследована взаимосвязь категории МТМ в отношении всех связанных с понятий: мобильностью, расселением и урбанизацией, моделями движения населения, невозвратной миграцией;

- систематизированы существующие теории МТМ, рассмотрены их основные положения, основные достижения, современный статус и перспективы, преимущества и недостатки в сравнении между собой. Показано, что МТМ является неотъемлемой часть системы регионального управления территории;

- обобщены результаты прикладных исследований основных характеристик МТМ в Московском регионе, СССР и современной России, за рубежом;

- на основе прикладных исследований систематизированы и классифицированы общие и индивидуальные факторы влияния на МТМ;

- исследованы взаимосвязь МТМ с региональным управлением, вопросы моделирования и прогнозирования МТМ, применения ГИС-технологий, вопросов сбора статистики для анализа МТМ, мониторинга социально-экономической информации для целей регионального управления.

2. Разработана двухуровневая (интегральный и пространственный подходы) методика анализа территориальной дифференциации заработной платы в регионе как одного из основных факторов МТМ. При помощи этой методики были исследована дифференциация зарплаты в Подмосковье в гг.

- На основании интегрального подхода было показано, что в начальный период реформ ( гг.) в Подмосковье наблюдался значительный рост интегрального показателя дифференциации от 7,5% до 19%, а в 2000 году его значение превысило 30%. В последующие годы наблюдалось небольшое снижение дифференциации до уровня, все еще существенно превышающего дореформенный.

- Пространственный подход позволил выявить причину дифференциации –центробежные тенденции распределения заработной платы в Московской области. Заработная плата «концентрируется» в близких к Москве регионах и «утекает» из удаленных районов.

- Проведена оценка баланса издержек/доходов МТМ в рамках простой модели равновесия на рынке труда (2). На данных гг. было обнаружено, что полные издержки МТМ систематически в три раза превышают доход от более высокой заработной платы в центре по сравнению с периферией[11].

- Предложенная методика была использована для решения ряда интересных прикладных задач: количественные оценки регионального эффекта, индивидуальные и интегральные оценки "эффекта мегаполиса", Подобные расчеты могут быть использованы в области бюджетных отношений, мониторинга, прогнозирования, формирования региональной инвестиционной политики.

3. Разработана методика анализа взаимосвязи МТМ с территориальными паттернами землепользования в целом и рынками продажи и аренды квартир в частности. Прикладные исследования модели были выполнены на данных по рынку жилья Подмосковья гг., получены следующие основные результаты:

- при помощи регрессионной параметрической модели получены количественные оценки влияния различных факторов на стоимость квартиры, получено удовлетворительное качественное и количественное согласие с методиками, используемыми для оценки жилья. Радиальный градиент снижения стоимости жилья при удалении от центра к периферии, был оценен на уровне -0.5/-0.7%/км в гг.

- Выполнена проверка предложенной автором расширенной модели равновесия на рынке труда (9). Несмотря на все возможные систематические погрешности, доходы и издержки маятниковых трудовых мигрантов оказались сравнимы между собой, а наблюдаемые возможные различия между ними могут являться следствием реальных факторов. Тесная взаимосвязь землепользования в целом и рынка жилья в частности с мобильностью работников является базовым положением ряда теорий, описывающих движение трудовых ресурсов. Проведенные нами расчеты говорят в пользу данной гипотезы. В частности, учет фактора стоимости проживания в рамках расширенной модели (9) баланса издержек/доходов от маятниковых трудовых поездок устраняет обнаруженное ранее противоречие в рамках простой модели (2), обозначенное ранее в п.2. Это подтверждает наличие динамического равновесия на рынке труда в Московской агломерации.

4. Разработана макроэкономическая балансовая модель анализа МТМ в регионе. В ходе практической реализации этой модели на основе официальных региональных макростатических показателей Подмосковья 2001 г. были получены следующие результаты:

- Расстояние от района до центра R (км) оказалось значимой переменной для доли МТМ dВ (% от трудоспособного населения) и среднемесячной заработной платы S (тыс. руб.). Доля МТМ в районе линейно уменьшается по мере удаления от центра как dВ =-0,11×R + 28, а заработная плата как S =-0.013×R + 4.5.

- Наблюдаемая взаимосвязь между долей МТМ и среднемесячной заработной платой dВ =8×S + 5. Тем самым, увеличение/уменьшение доли МТМ в подмосковном районе на 1% соотносится с увеличением/уменьшением среднемесячной заработной платы в этом же регионе на 100 рублей.

- Общий ежедневный пассажиропоток МТ-мигрантов между Москвой и районами оказался равным ПП»1300 тыс. чел., что расходится с данными других оценок ПП» тыс. чел. Полученный дисбаланс может быть следствием ряда причин: заниженные существующие оценки потока МТМ, в два раза более высокий уровень неформальной занятости в Подмосковье по сравнению с российским показателем, неучтенные группы населения в балансовой модели на уровне ~13%.

- Маятниковая межрайонная миграция (МММ) была оценена на уровне 100-300 тысяч человек. Ее влияние на оценки основной МТМ было исключено.

5. Разработана методика микроанализа МТМ на основе уникальных данных, включающая первичный отбор и сортировку исходных данных с последующим анализом вторичных данных для получения количественных оценок МТМ. Апробация и отработка методики осуществлялась на данных 2001 г. (выборка – 25% трудоспособного населения), отдельного муниципального образования Подмосковья – города Дубна, в которой получены следующие результаты:

- Полученная микро-оценка доли МТМ в Дубне dМТМ =~15.4% оказалась в полном согласии с результатом расчетов этого же показателя в макроанализе: dМТМ = 13,7 ± 6,5%.

- Доля граждан, получающих доходы ниже прожиточного минимума, оценена на уровне ~60%, что продемонстрировало большой уровень теневых (скрытых) доходов в микро-данных. По нашим оценкам, годовой теневой доход работников Дубны в 2001 году составил ~0.5 млрд. руб.

- разница доходов жителей Дубны, работающих в городе и в Москве составила DIМИКРО = 1190 ± 195 руб. против DIМАКРО = 1700 ± 190 руб. в макро-расчетах. Наблюдаемое различие, на наш взгляд, определяется скрытыми доходами, обсуждавшимися выше.

- Значимая разница в доходах DI = 535 ± 80 руб. в пользу мужчин была обнаружена для жителей, работающих в Дубне. что составляет 16% от средней городской зарплаты. В то же время для МТМ, работающих в Москве, этот эффект не наблюдается.

- Анализ возрастной структуры показывает, что основу МТМ составляет молодежь в возрасте 25-40 лет, тогда как основная масса работников города имеет возраст 40-60 лет.

- Выявлено существенное сходство между отраслевыми структурами предприятий за пределами города, где заняты МТМ из Дубны, и предприятий Дубны, где работают приезжающие в Дубну МТМ. Из сравнения макро - и микроданных было установлено, что профессии МТМ из Дубны являются дефицитными для города.

- Произведен анализ динамики и сделан прогноз в отношении МТМ Дубны.

Отметим, что полученные результаты микроанализа находятся в удовлетворительном согласии как с данными наших предыдущих макроэкономических расчетов, так и с дополнительными данными муниципальной статистики.

6. Методика микроанализа была применена для анализа МТМ в масштабе всего Подмосковья, что позволило получить ряд научно значимых результатов:

- Получены количественные оценки парных линейных корреляций между долями МТМ dМТМ, среднедушевыми доходами в регионе S и удаленностью региона от Москвы R. Результаты оказалось сравнимыми с оценками макро-анализа, наблюдаемые расхождения объясняются теневыми доходами, что наблюдалось ранее в микроанализе МТМ по Дубне.

- Рассчитан ежедневный пассажиропоток МТМ Москва-область ПП = 884 ¸ 1176 тыс. чел., что не противоречит данным микроанализа.

- Определен уровень межрайонной маятниковой миграции ППМММ = 196 ¸ 261 тыс. чел., что находится в полном согласии с макро-расчетами. Обнаружен и оценен радиальный градиент МММ dMМM = -0,1 × R + 6 %. Показано, что центром притяжения МММ является 50-километровая зона вокруг Москвы, имеющая преимущества перед другими районами в оплате труда за счет «эффекта мегаполиса»[12].

5.Уровень теневых доходов МТМ Подмосковья, работающих в Москве оценен на уровне » 23¸31 млрд. руб./год

По результатам проведенных исследований можно сделать следующие основные выводы.

- маятниковая трудовая миграция является важным макроэкономическим фактором в агломерации, потоки МТМ, с одной стороны, являются следствием территориальных диспропорций социально-экономического развития регионов, а с другой стороны – сами активно влияют и видоизменяют эти паттерны. Поэтому регулярный и надежный мониторинг МТМ является источником важной информации для эффективного управления экономикой региона;

- в настоящее время постоянный мониторинг МТМ в масштабе региона не ведется из-за отсутствия подходящих отработанных методик. Прямые измерения слишком дороги, при этом надежность полученных результатов не гарантирована. Косвенные методы являются грубыми интегральными оценками, не позволяющими выявить сущность происходящих процессов. Поэтому разработка относительно простых и доступных методик мониторинга МТМ является актуальной задачей сбора информации для регионального управления.

- надежный и эффективный мониторинг МТМ необходимо осуществлять комплексным образом, используя различные методики, представленные ниже по отдельности.

- территориальная дифференциация заработной платы в регионе может быть проконтролирована на основе двухкомпонентной методики. Это позволяет получить как интегральную оценку, так и пространственные паттерны, выявляющие проблемные регионы. Кроме того, эта методика позволяет оценить выгоды/убытки отдельных районов, их групп или даже произвольно выбранных областей от МТМ, как это было показано на примере расчетов регионального эффекта, «эффекта мегаполиса», баланса рынка труда.

- Методика анализа пространственного паттерна землепользования в целом, и рынков жилья и его аренды в частности привносит дополнительную важную информацию для оценки МТМ, особенно в сочетании упомянутой в предыдущем пункте методикой оценки паттерна доходов (зарплаты). Это связано с тем обстоятельством, что пространственный паттерн МТМ в частности и трудовых ресурсов в целом находятся в динамическом равновесии с суперпозицией паттернов рынка жилья и доходов населения. Эта расширенная модель равновесия на рынке труда была подтверждена в настоящем анализе.

- доля МТМ, ее корреляция с зарплатой и географическим положением района, величины пассажиропотоков, межрайонной маятниковой трудовой миграции могут быть оценены при помощи двух комплементарных подходов: макроэкономической балансовой модели и микроанализа данных пенсионного фонда и/или налоговой инспекции. Каждый из подходов имеет свои достоинства и недостатки, систематические погрешности. В макро-анализе проблемой является получение информации с необходимой степенью детализации, что чревато существенными ошибками расчетов. В микро-данных существует проблема теневых доходов, корректного сведения информации и самой возможности получения данных. Однако, когда на основании противоположных подходов для одного и того же промежутка времени и объекта исследования получаются близкие результаты по ключевым параметрам, это придает уверенность в надежности полученных оценок.

- микроэкономический подход имеет очень хорошие перспективы для дальнейшего развития для получения ряда новых важных результатов, недоступных в любых других подходах. Это изучение МТМ в гендерном и возрастном аспектах, анализ предприятий-акцепторов МТМ по отраслевой структуре и формам собственности, исследование обратной МТМ из Москвы в область, изучение пространственной картины перемещений трудовых ресурсов в Подмосковье и ее взаимосвязи с макроэкономическими показателями регионов, экспериментальная проверка теоретических моделей МТМ.

- Использование ГИС-технологий позволит повысить точность анализа перемещений трудовых ресурсов по территории на качественно новый уровень как в отношении прикладных расчетов, так и для проверок теоретических моделей. В этой ситуации на использовании микро-данных Пенсионного фонда и Налоговой службы следует остановиться особо. На наш взгляд, открытие этой информации в обезличенной форме для научного анализа отвечает насущным государственным интересам. Специалисты-экономисты получили бы столь недостающие им первичные данные и мощный инструментарий для научно-прикладных исследований. Представители государственных органов управления на территории – детальную и объективную картину социально-экономических процессов в регионе, необходимую для принятия выверенных и взвешенных решений.

Научные наработки, представленные в диссертационной работе, могут быть использованы для анализа ситуации МТМ и ее воздействия на социально-экономическое положение в других регионах, в крупных агломерациях для управления потоками трудовых ресурсов на территории. Результаты, полученные в настоящей работе, вызвали интерес как со стороны местных (мэрия г. Дубны), так и областных (министерство экономики Московской области) властей. Результаты, полученные в настоящей работе, могут быть использованы для управления трудовыми ресурсами региона. В частности, речь может идти о разработке региональных программ поддержки, развития обучения и переобучения дефицитным профессиям, профориентации населения. Эти же данные важны для формирования целенаправленной региональной миграционной политики, в частности, в вопросах урегулирования проблем маятниковых трудовых мигрантов, привлечения иностранной рабочей силы, моделирования и прогнозирования динамики трудовых потоков.

Количественные оценки МТМ в агломерации в разрезе районов, на наш взгляд, являются обоснованными исходными данными для расчета межбюджетных трансфертов между центром и районами области в вопросе оценки взаимных компенсаций за использование трудовых ресурсов друг друга.

Наконец, полученные данные будут полезны для разработок и экспертиз целевых программ в области труда и занятости, расстановки акцентов региональной инвестиционной политики для сглаживания дифференциации структуры трудовых ресурсов территории, модернизации инфраструктурных (транспортных) объектов в результате получения информации об основных потоках и загруженности транспортных сетей.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монография

1. Шитова трудовая миграция в Подмосковье. - Саранск: Изд-во Мордовского гос. ун-та, 2009. – 188 с. (11 печ. л.).

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для докторских диссертаций

2. Шитова дифференциации заработной платы в Московской области // Экономическая наука современной России. №3, 2005, с.102-109 (0,5 печ. л.).

3. Шитова трудовая миграция в Московской области: методический и прикладной анализ // Экономический журнал ВШЭ. №1., 2006, с.63печ. л.).

4. , Шитов и прогнозирование маятниковой трудовой миграции в Подмосковье на примере города Дубна // Проблемы прогнозирования, №4, 2008, с.112-122. (0,7 печ. л.).

5. , Шитов маятниковой трудовой миграции в Московской области // Регион: экономика и социология, 2008, №4, с.119-137 (1,2 печ. л.).

6. Yu. Yu. Shitova, Yu. A. Shitov Analysis and Forecast of Labor Commuting //Studies of Russian Economic Development, 19, 2008, pp.405-412 (0,5 печ. л.).

7. Шитова рынка жилья на маятниковую трудовую миграцию в Московской агломерации // Экономическая наука современной России. №4, 2009, с.99-106 (0,5 печ. л.).

Статьи в прочих изданиях

8. , Шитов и перспективы адресной социальной поддержки в России // Вестник межд. ун-та «Дубна», 2002, №1(6), с.43-49 (0,4 печ. л.).

9. , Привлечение частных инвестиций граждан в экономику России через систему долгосрочных накопительных вкладов в иностранных финансовых институтах // Вестник межд. ун-та "Дубна", 2003, №1(8), с.21-26 (0,4 печ. л.).

10. Шитова учета маятниковой миграции в Московском регионе / Всероссийская научно-практическая конференция "Состояние и пути развития экономики регионов России в 21-м столетии", Тамбов: Изд-во ТГУ, 2003, 10с. (0,6 печ. л.).

11. , Шитов уровня жизни в России // Труды межд. ун-та «Дубна», Гум. и общ. науки, 2003, Вып. 2, с. 84-92 (0,6 печ. л.).

12. , Дифференциация доходов населения в районах Подмосковья в начале реформ () // Вестник межд. ун-та «Дубна». 2004, №1(10), с. 52-56 (0,3 печ. л.).

13. , Качество жизни населения (на примере Московской области) // Труды межд. ун-та «Дубна»: Экономика, 2004, Вып. 2, 12с. (0,8 печ. л.).

14. Шитова образования и заработной платы в российской действительности // Межд. ун-та «Дубна», труды каф. гум. наук 2006, 6с. (0,4 печ. л.).

15. Шитова в Московской области. / Региональная межвузовская конференция по экономике, Межд. ун-т «Дубна», 20 мая 2005 9 с. (0,6 печ. л.).

16. Шитова пенсионного обеспечения // Межд. ун-т «Дубна», ф-л «Котельники», сб-к науч. ст., 2005, Вып. 2, ч.2, с.294-347 (3,3 печ. л.).

17. Шитова трудовая миграция жителей Дубны // Вестник межд. ун-та «Дубна», №2 (17), декабрь 2007, с.18-23 (0,3 печ. л.).

18. , Шитов и прогнозирование маятниковой трудовой миграции в Подмосковье на примере г. Дубна / Соционет, электронная публикация, 14.01.2008, http://*****/publication. xml? h=repec:rus:econso:shitova_yulia.14075-migr_micro_dubna_2008_2&type=paper

19. , Шитов маятниковой трудовой миграции в Московской области / Соционет, электронная публикация, 14.01.2008, http://*****/publication. xml? h=repec:rus:econso:shitova_yulia.14075-migr_micro_mo_2008_1&type=paper

20. Yu. Yu. Shitova, Yu. A. Shitov Commuting in Moscow region: empirical and methodical analyses / 10 EACES bi-annual conference, Moscow, HSE, 28-30 Aug 2008, 19p. (1,2 печ. л.), http://*****/data/291/992/1234/shitova_eaces_2008_shitova. pdf.

21. Шитова подходы к анализу эмпирических оценок маятниковой трудовой миграции (на примере Московского региона). / Третья международная научная конференция «Производственная инфраструктура в стационарной и нестационарной экономике», г. Дубна, 5-8 сентября 2008, 8с. (0,5 печ. л.).

22. Шитова теоретической модели конвергенции для анализа экономического роста (на примере Московской области) / Научно-практическая конференция «Особенности экономического развития России в условиях современного мирового финансового кризиса», Москов. обл., г. Котельники 10 декабря 2008, 3с. (0,2 печ. л.).

23. Шитова трудовая миграция: комплексный социально-экономический анализ: конспект доклада // РЭК 2009, 7-12дек. 2009, Москва, 6с. (0,45 п. л.), http://www. econorus. org/cprogram. phtml? vid=tconf&sid=13&ssid=317&rid=477.

Научно-методические публикации

24. Шитова и социология труда: курс лекций для студентов очной и заочной форм обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2002, 152с. (9,5 печ. л.).

25. Шитова и социология труда: сборник задач для студентов очной и заочной форм обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2002, 84с. (5,3 печ. л.).

26. Шитова доходов и заработной платы: сборник задач для студентов очной и заочной форм обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2003, 28с. (1,8 печ. л.).

27. Шитова социальной сферы: курс лекций для студентов очной формы обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2002, 84с. (5,3 печ. л.).

28. Шитова экономика: сборник тестов для студентов очной формы обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2006, 78с. (4,9 печ. л.).

29. Шитова экономика: сборник задач для студентов очной и заочной форм обучения, Дубна: Изд-во межд. ун-та «Дубна», 2007, 89с. (5,6 печ. л.).

30. , Шитов экономического анализа: сборник тестов для студентов очной и заочной формы обучения, Котельники. Изд-во филиала Котельники, 2009.2,8 п. л.

[1] Прямая связь между МТМ и гравитационными моделями заложена в самом выражении pull-push labor commuting, которое является синонимом (правда, редко используемым) термина «маятниковая трудовая миграция» в английском языке.

[2] В работе приведен пример таких расчетов.

[3] Основные источники: агентства МИАН, МИЭЛЬ, *****, *****.

[4] Здесь и далее индексы 'B', ‘Г’, и ‘С’ относятся ко всему, городскому и сельскому населению соответственно.

[5] Наличие зависимостей (10) и (4) наглядно видно на Рис.6 и Рис.4-б соответственно.

[6] В пользу этого выбора сыграло наличие у автора – жителя этого города – дополнительной информации, позволяющей сделать анализ более содержательным, как будет показано далее.

[7] Статус наукограда присвоен городу Дубне сроком на 25 лет Указом Президента Российской Федерации от 01.01.2001г. № 000.

[8] См. формулу (6) с последующим обсуждением связанных с ней расчетов.

[9] Методика была отработана в пятой главе работы.

[10] Это «характеристический» радиус агломерации уже возникал в расчетах «эффекта мегаполиса» (вторая глава, раздел 2.2), а также при оценке МММ ранее в этой главе (раздел 6.2).

[11] Разрешению этого противоречия были посвящены дальнейшие исследования, представленные далее в п.4.

[12] Это было продемонстрировано нами во второй главе работы.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4