Уральские ученые-экономисты объяснили модели адаптации населения к изменениям условий жизнедеятельности

Поведение населения регионов России формируется в условиях двух противоречащих друг другу тенденций. С одной стороны, усиливается региональная дифференциация уровня жизни населения. Происходит фрагментация экономического пространства, которая обусловливает изменение социальной структуры населения, его мотивационных и ценностных установок, усиливает маргинальные настроения в обществе. С другой стороны, растет потребность общества в более полном вовлечении человеческого капитала в реализацию социально-экономических преобразований, что неизбежно требует раскрытия всех созидательных способностей человека.

Как меняются в этих условиях модели поведения людей? Чтобы ответить на этот многоаспектный вопрос уральские ученые-экономисты предложили метод адекватной оценки процессов адаптации населения к быстро меняющимся условиям жизнедеятельности. Исследователи выдвинули гипотезу о том, что адаптация населения к изменяющимся условиям жизни взаимосвязана с развитием региональной системы расселения и оценивается через наличие либо отсутствие конвергенции в динамике ее структурных составляющих (природно-экологической, экономической, социально-демографической). Процессы адаптации населения к изменяющимся условиям обусловливают в качестве реакции появление модификаций моделей социально-экономического поведения различных групп населения, что, в свою очередь, может как положительно, так и негативно сказываться на развитии территории проживания.

В традиционном понимании социально-экономическая адаптация определяется как закономерная реакция человека, группы, общества на какие-либо изменения внутренней или внешней среды. Наиболее заметно адаптация проявляется через процессы миграции, когда население из регионов с неблагоприятной экономической обстановкой в поисках лучшей жизни переезжает в более благополучные регионы страны или уезжает за ее пределы. Интенсивность географической мобильности происходит главным образом под влиянием поиска работы, что, в свою очередь, зависит от баланса преимуществ и затрат вследствие мобильности. В российской действительности масштабы миграции напрямую зависят от социально-экономической ситуации на территории расселения. Особенно высока степень вовлеченности в миграционные процессы населения сельских поселений, малых и средних городов, что негативно сказывается на характере расселения не только в конкретной территории, но и всей страны в целом.

Адаптация населения характеризуется непрерывностью данного процесса. Непрерывный или эволюционный характер адаптации обусловлен периодической сменой технологических укладов, что, в свою очередь, ведет к институциональным преобразованиям, определяющим объективно обусловленный процесс развития социально-экономических систем. Эволюционный характер адаптации проявляется не только в непрерывности, но и в цикличности данного процесса. Наиболее чувствительными к изменениям экономических условий оказались молодежь, женщины в возрасте 25-54 лет и мужчины старше 60 лет. В периоды экономической стабильности и улучшения рыночной конъюнктуры участие этих групп населения в рабочей силе снижается. Данный факт может свидетельствовать о том, что уровень участия населения определенных категорий в рабочей силе является важным элементом механизма адаптации к циклическим изменениям в экономике и имеет отражение в динамике показателей социально-экономического состояния региональных систем, что важно для данного исследования. Адаптация населения к изменениям условий жизнедеятельности и структурный характер, который заложен свойством системности, определяемым особенностью человека как биосоциальной системы. Следствием данной закономерности является принцип пропорционального распределения адаптационных усилий населения по всем сферам его жизнедеятельности: психологической, физиологической, социальной, экономической.

В своем исследовании уральские ученые использовали показатели социально-экономического развития 83 регионов России за период 2004-2017 гг. В качестве основных методов исследования выступили методы статистического анализа данных, направленные на оценку конвергенции/дивергенции российских регионов по социально-экономическим показателям развития. Исследованы σ-конвергенция (анализ динамики дисперсии показателей развития) и β-конвергенция (оценка регрессии Барро). Результаты проведенного исследования свидетельствуют о том, что социально-демографическая подсистема характеризуется более выраженными адаптивными процессами, отражением которых является нестабильный характер σ-конвергенции по показателям миграции и заболеваемости – вариация данных показателей в региональном разрезе сокращается или увеличивается в зависимости от экономической конъюнктуры. В целом, наблюдаемая конвергенция в динамике показателей экономической и социально-демографической подсистем региональных систем расселения свидетельствует об адаптивном характере социально-экономического и демографического поведения населения.

Ученые пришли к выводу, что снижение дифференциации для большинства региональных показателей, более того – догоняющий характер конвергенции, характерный для значительной их части, позволяет говорить о проявлении тенденции выравнивания региональных диспропорций, и это открывает поле для научной дискуссии и дальнейшего изучения. Среди перспективных направлений можно выделить совершенствование факторного анализа процессов конвергенции с позиции адаптационных возможностей населения, а также вопросы разработки и обоснования региональной социально-экономической политики, в частности механизмов перераспределения результатов экономической деятельности и выравнивания возможностей для регионального развития. Результаты исследования уральских ученых-экономистов могут послужить информационной базой при разработке региональных стратегий социально-экономического развития, а также государственных программ реализации социальной политики.

Читать подробнее в статье

Kozlova, O. A., Makarova, M. N. (2020). Assessment of Population’s Adaptation to the Changing Living Conditions in Terms of Convergence of the Regional Settlement Systems. Ekonomika regiona [Economy of region], 16(1), 84-96

DOI: https://doi.org/10.17059/2020-1-7