В НовГУ применили ИИ для оценки миграционной привлекательности регионов
31 июля 2026, 08:47 31
Аспирантка НовГУ Надежда Ильина предложила использовать потенциал искусственного интеллекта для оценки привлекательности регионов для миграции. На примере Северо-Западного федерального округа она показала, как алгоритмы машинного обучения (Random Forest, Support Vector Machines), нейросети, анализ больших данных (Big Data) и обработка естественного языка (NLP) выявляют закономерности, которые не видят традиционные статистические методы. Результат — рейтинг регионов по привлекательности для трудоспособного населения. Предложенный подход — это перспективный инструмент для управленцев, который в будущем позволит мониторить ситуацию в режиме реального времени.
В чем важность методики
Оценка привлекательности регионов — это, по сути, диагностика «здоровья» страны. Миграционные потоки служат комплексным маркером качества жизни. Устойчивый приток населения (положительное сальдо) — это сигнал, что в регионе есть работа, достойные зарплаты и перспективы. Массовый отток (отрицательное сальдо) — сигнал для власти, указывающий на безработицу, плохую экологию, низкое качество медицины или иные причины важные для потенциального переселенца.
Особое внимание необходимо уделять миграции именно трудоспособного населения. Это связано с тем, что переезд молодых и квалифицированных специалистов напрямую влияет на рынок труда: повышает его мобильность, заполняет дефицит рабочих мест и стимулирует экономический рост. Кроме того, миграция меняет возрастную структуру населения, влияет на систему социальной защиты и пенсионное обеспечение.
Без такого анализа возникает опасный дисбаланс: мегаполисы переполняются, а другие территории пустеют. Оценка привлекательности помогает выявлять «депрессивные» регионы и разрабатывать программы по их возрождению. Также анализ миграции показывает, где есть дефицит кадров, а где — их избыток, что позволяет более эффективно заполнять вакансии и стимулировать экономический рост именно там, где это необходимо.
Почему старые методы оценки больше не работают
Классические методы сбора данных, основанные на ручном труде, имеют два критических недостатка. Во-первых, скорость: данные статистики могут представляться с задержкой на полтора-два года. Для оперативного управления это недопустимо. Во-вторых, глубина: статистика видит цифры (уровень безработицы, производство), но не видит людей и их мотивы. Современные ИИ-технологии, включая обработку естественного языка (NLP), способны анализировать миллионы сообщений в соцсетях и новостях, чтобы понять истинные мотивы людей — например, почему молодёжь уезжает из одного города, а в другой — едет.
— Интеграция ИИ и классической статистики позволяет преодолеть барьеры скорости и глубины, — отметила Надежда Ильина. — Алгоритмы способны анализировать открытые источники: новости, публикации, отчёты и данные социологических опросов. Далее с помощью машинного обучения система выявляет ключевые факторы: наличие рабочих мест, уровень зарплат, доступность жилья. На основе этих данных технологии ИИ позволяют строить модели и прогнозные сценарии развития регионов. При этом важно понимать, что ИИ не заменяет исследователя, а лишь расширяет его возможности — интерпретация результатов остаётся за человеком, особенно в части учёта региональной специфики и культурных особенностей.
Для оценки миграционной привлекательности регионов были использованы данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) и аналитические отчёты ВЦИОМ. Всероссийский центр изучения общественного мнения активно применяет технологии ИИ для обработки больших объёмов информации, что позволяет сочетать объективную статистику с данными об общественных настроениях.
Результаты для СЗФО
Анализ подтвердил давно известную тенденцию: привлекательность территорий Северо-Западного федерального округа распределена крайне неравномерно.
Абсолютными лидерами рейтинга стали Санкт-Петербург и Ленинградская область. Они формируют мощную агломерацию, которая работает как гигантский магнит для трудоспособного населения со всей страны. Миграционное сальдо северной столицы составляет от +40 до +50 тысяч человек, а у области — от +25 до +35 тысяч. Оба региона имеют очень высокий уровень привлекательности.
— Санкт-Петербург, как северная столица, обладает колоссальным преимуществом: это диверсифицированный рынок труда, статус ключевого образовательного и научного центра, а также развитая транспортная и социальная инфраструктура, — отметила Надежда Ильина. — Важным фактором является и относительная доступность жилья по сравнению с Москвой, что делает город привлекательным для молодых специалистов и семей. Ленинградская область, в свою очередь, выигрывает за счёт агломерационного эффекта, активного жилищного строительства и роста занятости в логистике и промышленности, тесно связанных с мегаполисом.
Калининградская область замыкает тройку лидеров с высоким уровнем привлекательности и устойчивым положительным сальдо от +6 до +12 тысяч человек. Регион выигрывает за счёт статуса особой экономической зоны и высокой инвестиционной привлекательности, что особенно важно для молодёжи.
Новгородская область оказалась в «серой зоне» — её привлекательность оценена как средняя, а миграционное сальдо колеблется в диапазоне от −1 до −3 тысяч человек. С одной стороны, это не критично, как в северных территориях, с другой — нет и роста, как в Петербурге или Ленобласти. Географическая близость к мегаполису частично компенсирует узость локального рынка труда, но одновременно оттягивает наиболее активную и молодую часть населения.
Вологодская область демонстрирует уровень ниже среднего с сальдо от −3 до −6 тысяч человек. Промышленная специализация региона не удерживает молодёжь, которая предпочитает переезжать в более развитые центры.
Псковская область и Республика Карелия имеют низкий уровень привлекательности. У Псковской области сальдо от −3 до −6 тысяч, у Карелии — от −4 до −7 тысяч. Ограниченная ёмкость рынка труда, демографический спад и транспортная удалённость делают эти регионы зонами устойчивого оттока населения.
Архангельская область и Мурманская область также характеризуются низкой привлекательностью. Их миграционное сальдо составляет от −5 до −9 тысяч и от −6 до −10 тысяч соответственно. Северная специфика, суровый климат, преобладание вахтовых методов занятости и удалённость от центральных регионов — ключевые факторы, сдерживающие приток населения.
Наиболее сложная ситуация в Республике Коми и Ненецком автономном округе. Их уровень привлекательности оценён как критический. У Коми сальдо от −8 до −15 тысяч человек — это самый высокий показатель оттока в округе. Причина — сырьевая зависимость экономики, сокращение потребности в добывающих предприятиях и выраженная депопуляция. В Ненецком АО, несмотря на малочисленную убыль (от −1 до −3 тысяч), ситуация усугубляется высокой стоимостью жизни при малом объёме постоянного населения.
Таким образом, на одном полюсе — Санкт-Петербург и Ленинградская область, аккумулирующие основной приток человеческого капитала, на другом — северные и периферийные регионы с устойчивым оттоком. Между ними — территории переходного типа, где отток не критичен, но и притока нет. Если текущие тенденции сохранятся, это предрекает усугубление демографического кризиса, ускоренное старение населения и дефицит квалифицированных кадров в большинстве регионов СЗФО.
Практическая значимость
Выявление этих диспропорций — первый шаг к разработке точечных программ развития для «депрессивных» территорий.
— Наша методика — это шаг к созданию эффективного инструмента для управленцев, — отметила Надежда Ильина. — Она позволяет точнее планировать бюджет и инфраструктурные проекты, рационально распределять ресурсы и привлекать специалистов в регионы с дефицитом кадров, формировать стратегии развития, основанные на реальных потребностях людей. Кроме того, анализ миграционных потоков помогает прогнозировать налоговые поступления и оценивать эффективность региональной политики в сфере создания рабочих мест.
Методика может быть масштабирована на все регионы России. В перспективе она позволит создать систему мониторинга в режиме реального времени, где ИИ будет автоматически обрабатывать данные из открытых источников, сигнализируя о проблемных точках до того, как они перерастут в кризис.
Перспективы
Автор подчёркивает, что использование ИИ требует определённых навыков и осторожности при интерпретации результатов. «Необходимо понимать как саму природу исследуемого объекта, так и возможные особенности его анализа», — отмечает Ильина. В дальнейшем исследователь планирует расширить методику на другие федеральные округа, добавить показатели текучести кадров и качества продукции, а также учесть влияние программ обучения менеджеров на миграционную привлекательность регионов.
Читайте также почему русские эмоциональнее англичан.
Эту и другие новости читайте в официальном МАХ-канале Новгородского университета.
