Север и рынок. 2026, № 3.

К числу экономических факторов относятся показатели уровня занятости, реальных денежных доходов населения, а также соотношение среднедушевых доходов с величиной прожиточного минимума и уровень бедности. По распространенному в исследовательском сообществе мнению, индикаторы, отражающие материальные условия жизнедеятельности населения, являются наиболее важными при формировании решений о выборе места проживания. Уровень занятости и динамика доходов характеризуют состояние регионального рынка труда и возможности экономического обеспечения населения. Соотношение доходов и прожиточного минимума, а также уровень бедности позволяют оценить реальное благосостояние населения и степень экономической устойчивости домохозяйств. При выборе индикаторов РК помимо их содержательной значимости оценивалась также возможность получения репрезентативных данных официальной региональной статистики (выборка 10 лет и более2). Наличие статистических рядов достаточной мощности обеспечивает возможность проведения корректного экономико-статистического анализа, включая выявление тенденций и оценку стохастических взаимосвязей между характеристиками социальной среды (ПРК) и миграционной динамикой населения (РК). Совокупность описанных факторов в предлагаемой логике концепции региональной конкурентоспособности гипотетически объясняет динамику одного из важнейших ее индикаторов - миграционного прироста. Таким образом, в качестве гипотезы выдвигается предположение о том, что на миграционный прирост региона оказывает существенное влияние совокупность социально­ экономических факторов, формирующих потенциал его конкурентоспособности. Также предполагается, что влияние факторов носит неоднородный, дифференцированный в пространстве характер и проявляется с учетом накопленного эффекта. Гипотетически изменение миграционного прироста находится в стохастической зависимости от накопленной динамики следующих показателей: охват детей дошкольным образованием; доля детей, посещающих дополнительные образовательные занятия; численность врачей; число больничных коек; общая площадь жилых помещений на одного жителя; уровень занятости; реальные денежные доходы населения; соотношение среднедушевых доходов с величиной прожиточного минимума; уровень бедности; уровень преступности. Поскольку сложно предположить, что с помощью вышеуказанного набора показателей можно исчерпывающим образом объяснить изменения миграционного прироста, исследовательская задача 2Исключение составляет показатель «Уровень бедности» с N = 7. © Дядик В. В., Калугина А. С., 2026 на данном этапе работы не предполагает построения комплексной регрессионной модели совместного влияния всех факторов на результирующий показатель. Проверка гипотезы заключается в итеративной регрессионной оценке существенности влияния каждого из показателей на миграционный прирост. Результатом проверки является решение о возможности или невозможности использования каждого из оцениваемых факторов в качестве показателя потенциала региональной конкурентоспособности (ПРКнаселение) в логике модели, представленной на рис. 1. Поэтому перечень исследуемых показателей не является закрытым, на последующих этапах исследования он может быть дополнен новыми факторами в случае выявления стохастически значимого влияния на миграционный прирост. Проверка гипот езы Для обеспечения корректности результата проверки влияния показателей потенциала региональной конкурентоспособности на миграционный прирост алгоритмом анализа были предусмотрены три этапа. На первом этапе была проведена проверка временных рядов на наличие трендов. Это действие необходимо для исключения возможных случаев нестационарности анализируемых выборок и предотвращения выявления ложных зависимостей. Для каждого факторного показателя по каждому региону оценивалась линейная регрессионная модель, в которой в качестве детерминирующего фактора исследуемого показателя выступала переменная времени: X t = а + fit + et, (1) где X t — значение анализируемого социально­ экономического показателя в момент времени t; t — временной индекс (номер года наблюдения); а — свободный член регрессионного уравнения, характеризующий базовый уровень показателя при t = 0; — коэффициент линейного тренда; et — случайная ошибка модели. Факт нестационарности (тренда) фиксировался при одновременном выполнении двух условий (табл. 1): статистически значимом коэффициенте (p-value < 0,05) и достаточной силе линейной связи с временным индексом ([R] > 0,50, что соответствует R2 > 0,25), где p-value — статистическая значимость коэффициента тренда, R — коэффициент корреляции значения показателя с переменной времени, R2 — коэффициент детерминации, отражающий долю вариации показателя, объясняемую существованием тренда.