Добавлен: 29.10.2023
Просмотров: 123
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Численность выбывших превышает численность прибывших. Поэтому миграционная убыль в 2015 г. составила 3663 чел., к 2019 г. она сократилась и составила 2781 чел. Миграционная убыль наблюдается по всем направлениям движения населения, кроме миграции с государствами СНГ. По данному направлению миграционный прирост был в 2015г., 2016г. и в 2019г.
Значительный рост миграционной убыли населения отмечается в 2018г. в 2019г. миграционная убыль населения находилась на уровне 2016г.
Проведем анализ динамики миграции населения на основе относительных показателей: коэффициент прибытия; коэффициент выбытия; коэффициент механического движения населения; коэффициент механического прироста; коэффициент эффективности миграции.
Таблица 4 – Относительные показатели миграции населения
| Показатели | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| Средняя численность населения, тыс. чел. | 1300,9 | 1294,6 | 1287,5 | 1277,7 | 1267,3 |
| Брутто-миграция (прибывшие + выбывшие), чел. | 105859 | 101526 | 102535 | 104525 | 99095 |
| Миграционный прирост (убыль), чел. | -3663 | -2780 | -3567 | -4705 | -2781 |
| Коэффициент прибытия | 39,3 | 38,1 | 38,4 | 39,1 | 38,0 |
| Коэффициент выбытия | 42,1 | 40,3 | 41,2 | 42,7 | 40,2 |
| Коэффициент механического движения населения | 81,4 | 78,4 | 79,6 | 81,8 | 78,2 |
| Коэффициент механического прироста | -2,8 | -2,1 | -2,8 | -3,7 | -2,2 |
| Коэффициент эффективности миграции | -3,5 | -2,7 | -3,5 | -4,5 | -2,8 |
За 2015-2019 гг. брутто-миграция снизилась с 105859 чел. до 99095 чел. или на 6,4%. Положительную тенденцию имеет коэффициент механического прироста с -2,8 промилле до -2,2 промилле (на 1000 чел. населения). Коэффициент прибытия снижается с 39,8 до 38 промилле, также снижается коэффициент выбытия с 42,1 до 40,2 промилле. Это привело к снижению коэффициента механического движения населения с 81,4 до 78,2 промилле. Коэффициент эффективности миграции изменился с -3,5 до –2,8 промилле.
Информация о вынужденных мигрантах - о численности граждан Российской Федерации и иностранных граждан, получивших временное убежище, статус беженца или вынужденного переселенца и состоящих на учете в территориальных органах МВД России - по состоянию на 1 января публикуется по данным Министерства внутренних дел Российской Федерации.
Вынужденный переселенец – гражданин Российской Федерации, покинувший место жительства вследствие совершенного в отношении его или членов его семьи насилия или преследования в иных формах, либо вследствие реальной опасности подвергнуться преследованию по признаку расовой или национальной принадлежности, вероисповедания, языка, а также по признаку принадлежности к определенной социальной группе или политических убеждений, ставших поводами для проведения враждебных кампаний в отношении конкретного лица или группы лиц, массовых нарушений общественного порядка.
Таблица 5 — Информация о вынужденных мигрантах на конец года, чел.
| Показатель | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| Численность вынужденных переселенцев | 66 | 38 | 30 | 17 | 8 |
| Численность беженцев | 9 | 8 | 4 | 3 | - |
| Численность лиц, получивших временное убежище | 823 | 347 | 156 | 117 | 39 |
Численность вынужденных переселенцев в Кировской области, а также лиц, получивших временное убежище за 2015-2019гг. существенно сократилась. За анализируемый период численность этих категорий мигрантов была наибольшая только в 2015г. Беженцев на конец 2019г. в Кировской области нет.
2.2 Статистическая оценка распределения регионов по числу прибывших и выбывших
Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из основных характеризующих признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.
Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели.
-
Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака. -
Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. -
Для характеристики рядов распределения определяют степень асимметрии (меры скошенности) распределения и эксцесс (островершинность) распределения.
В РФ число прибывших сократилось в 2019г. по сравнению с 2018г. на 3,4%, а число выбывших – на 6,9%. В ПФО численность прибывших сократилась на 2,2%, а выбывших – на 8,2%. Миграционный прирост по РФ составляет почти 286 тыс.чел., а в ПФО миграционная убыль – 10,4 тыс.чел.
Среди регионов ПФО число прибывших увеличилось только в республике Марий Эл, Нижегородской области, Оренбургской и Самарской области, а число выбывших – только в республике Марий Эл и Оренбургской области. Миграционный прирост в 2019г. отмечается в республике Марий Эл, республике Татарстан, Нижегородской и Самарской области.
Наибольшая миграционная убыль населения в 2019г. – в Саратовской области (-5736 чел.), наименьшая – в Оренбургской области (-271 чел.).
Таблица 6 – Общие итоги миграции населения в 2019г. (предварительные данные)
| | Число прибывших, чел. | В % к 2018 г. | Число выбывших, чел. | В % к 2018 г. | Миграционный прирост (+), убыль (-), чел. |
| Российская Федерация | 4743373 | 96,6 | 4457581 | 93,1 | +285792 |
| Приволжский федеральный округ | 818761 | 97,8 | 829144 | 91,8 | -10383 |
| Республика Башкортостан | 139254 | 96,4 | 144803 | 94,5 | -5549 |
| Республика Марий Эл | 24158 | 115,3 | 23644 | 109,2 | +514 |
| Республика Мордовия | 23743 | 91,8 | 24199 | 77,2 | -456 |
| Республика Татарстан | 90968 | 95,0 | 86826 | 93,3 | +4142 |
| Удмуртская Республика | 37215 | 82,5 | 40274 | 82,0 | -3059 |
| Чувашская Республика | 41477 | 90,6 | 43484 | 85,1 | -2007 |
| Пермский край | 76486 | 90,7 | 80309 | 88,5 | -3823 |
| Кировская область | 48155 | 96,5 | 50949 | 93,3 | -2794 |
| Нижегородская область | 80981 | 106,4 | 73962 | 92,6 | +7019 |
| Оренбургская область | 56297 | 122,4 | 56568 | 100,5 | -271 |
| Пензенская область | 31348 | 94,7 | 36131 | 92,8 | -4783 |
| Самарская область | 80242 | 105,7 | 71344 | 93,5 | +8898 |
| Саратовская область | 62862 | 98,5 | 68598 | 92,5 | -5736 |
| Ульяновская область | 25575 | 85,8 | 28053 | 86,7 | -2478 |
Рассчитаем показатели распределения регионов ПФО по числу прибывших и выбывших, используя описательную статистику в Excel.
Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят о степени однородности статистической совокупности. Если V <33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака, а если V>33% - то неоднородной.
По числу прибывших и выбывших совокупность анализируемых данных является неоднородной. Вариация числа прибывших колеблется от 23743 чел. в республике Мордовия до 139254 чел. в республике Башкортостан. Вариация числа выбывших колеблется от 23644 чел. в республике Марий Эл до 144803 чел. в республике Башкортостан.
Среднее число прибывших по регионам ПФО в 2019г. составляет 58483 чел., а выбывших – 59225 чел.
Таблица 7 - Описательная статистика
| Показатели | Число прибывших | Число выбывших |
| Среднее | 58482,92857 | 59224,57143 |
| Стандартная ошибка | 8757,860945 | 8664,114687 |
| Медиана | 52226 | 53758,5 |
| Стандартное отклонение | 32768,9151 | 32418,14872 |
| Дисперсия выборки | 1073801797 | 1050936366 |
| Эксцесс | 1,372460273 | 2,698866538 |
| Асимметричность | 1,109963037 | 1,372504431 |
| Интервал | 115511 | 121159 |
| Минимум | 23743 | 23644 |
| Максимум | 139254 | 144803 |
| Сумма | 818761 | 829144 |
| Счет | 14 | 14 |
| Коэффициент вариации, % | 56,0 | 54,7 |
Представим графически распределение регионов ПФО по числу прибывших и выбывших.