Сборник статей Отв ред. В. Л. Бабурин, М. С. Савоскул Москва 2019 ббк 65. 04 Т 33

101
Таблица 1.
Сравнительный анализ источников информации 
о маятниковой трудовой миграции
Прямые источники информации
Название и содержание
Плюсы
Минусы
Баланс трудовых ресурсов 
(число коммьютеров оцени-
вается как разница между 
численностью экономиче-
ски активного населения 
и численностью занятых и 
безработных в рассматри-
ваемом городе/районе)
Доступность данных, 
возможность оценки числа 
маятниковых мигрантов во 
всех муниципальных райо-
нах обследуемого региона
Недоучет статистикой неко-
торых категорий работни-
ков, в связи с чем оценка 
МТМ занижена
Выборочные обследования, 
включая социологические 
опросы, обследования ин-
тенсивности транспортного 
сообщения
Гибкость, сбор широкого 
набора показателей, харак-
теризующих коммьютеров 
(включая пол, возраст, уро-
вень образования и др.)
Высокая стоимость
Данные Пенсионного 
Фонда РФ и налоговой 
службы (привязанные к 
месту прописки данные о 
налогоплательщиках)
Содержат информацию 
о всех гражданах трудо-
способного возраста, про-
писанных в обследуемом 
регионе
Налогоплательщик мог 
неоднократно поменять ме-
сто жительства с момента 
получения индивидуаль-
ного страхового номера, 
не содержат информации 
о неформальном секторе 
занятости
Косвенные источники информации
Транспортная статистика 
(данные о пассажиропере-
возках на различных видах 
транспорта)
Регистрация значительной 
части коммьютеров, поль-
зующихся общественным 
транспортом
Частичный недоучет 
мигрантов, неполнота 
статистики
ГИС-анализ (анализ путей 
перемещений коммьютеров 
с применением геоинфор-
мационных систем)
Точная оценка дальности 
миграций, возможность бы-
строй обработки больших 
массивов данных
Не все данные содержат 
территориальную привязку 
Анализ данных сотовых 
операторов (данные о 
перемещениях абонентов 
сотовой связи, регистри-
руемых при перемещении 
из одной «соты» в другую; 
агрегируются по единицам 
АТД)
Позволяет детально 
исследовать перемещения 
абонентов сотовой связи, 
выделяя среди них ком-
мьютеров
Непрозрачная методика 
Данные из социальных 
сетей (Twitter, Instagram, 
Foursquare и др.; могут 
расцениваться как особый 
подвид ГИС-анализа, т.к. 
основываются на информа-
ции, содержащей геолока-
цию пользователей сетей)
Могут дополняться инфор-
мацией о пользователях, 
взятой из их профилей в 
соцсетях
Непрозрачная методика, не 
полный охват всех групп 
респондентов (явное преоб-
ладание более молодых 
людей и определенных 
слоев населения)
Источник: [2].
Методические подходы к изучению трудовой маятниковой миграции населения

---

102
рии другого региона, подавляющая часть из которых ездит на работу
в Москву, составляла 891 тыс. чел. [17]. 
По наиболее полным оценкам, сделанным на основе деперсонифици-
рованых данных Пенсионного фонда (ПФ) о месте жительства и месте 
работы, по состоянию на 2005 г. поток на работу из Московской области 
в Москву достигал 1,2 млн чел., а из столицы в область – около 300 тыс. 
коммьютеров [6]. Эти цифры соответствуют исследовательским оценкам 
масштабов ежедневной маятниковой миграции в данном направлении, 
составившей 800–1300 тыс. чел. [18, 19]. Проведенный этими же авто-
рами анализ на основе совместного применения базы данных ПФ, нало-
говой инспекции и государственного реестра российских предприятий, 
«обнаруженных» ими в открытом доступе в сети Интернет, и результатов 
балансового метода по состоянию на 2001 г. показал близкий результат: 
центростремительный поток был оценен в 0,9–1,2 млн чел. [19]. 
Как уже упоминалось, главный недостаток данных ПФ связан
с тем, что с момента получения индивидуального номера налогопла-
тельщика (ИНН) может неоднократно поменяться адрес регистрации 
работника, что никак не будет отражено в его ИНН. Такие расхождения 
следует признать существенными уже к 2014 г. (табл. 2). Вопрос вы-
зывает и достоверность такого существенного изменения пропорций