К списку публикаций Ринц
2025 ГОРОДСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ · № 3

Качество городской среды и отток населения: корреляции

Используя панельные данные по 1 117 российским городам за 2018–2024 гг., работа оценивает связь между Индексом качества городской среды Минстроя и миграционным балансом. Эффект существенен, но неоднороден: рост индекса на 10 пунктов снижает чистый отток в среднем на 0,32 п.п. от населения. Из шести категорий индекса наибольшее значение имеют «Жильё», «Социально-досуговая инфраструктура» и «Безопасность»; «Озеленение» и «Уличное пространство» дают эффект, но только в сочетании с другими категориями. Эффект ослабевает в городах с населением менее 50 тыс. жителей, что указывает на необходимость комплементарных мер.

Идея, что качество городской среды влияет на миграционные решения, в академической литературе считается общепринятой. Однако эмпирические оценки по российским данным остаются фрагментарными: либо отдельные кейсы (Москва, Санкт-Петербург, Казань), либо корреляционный анализ без устранения эндогенности. Между тем для региональной политики ключевым является не факт связи, а эластичность миграции по качеству среды и по её конкретным компонентам.

Настоящая работа использует Индекс качества городской среды (ИКГС) Минстроя РФ и данные Росстата для построения панельной регрессии по 1 117 российским городам за 2018–2024 годы. Цель — оценить связь общего индекса и его шести компонент с миграционным балансом, а также проверить устойчивость связи в разных размерных и географических группах городов.

Индекс качества городской среды: что измеряется

ИКГС введён Минстроем РФ в 2018 году в соответствии с Указом Президента РФ № 204 («Майский указ»). Расчёт производится по 36 индикаторам, объединённым в шесть тематических категорий и по шести типам пространств [1]. Категории:

По каждой категории город получает оценку от 0 до 60 баллов, общая оценка — до 360. Город считается «благоприятным» при оценке выше 180. По состоянию на 2024 г. в этой категории находились 759 городов из 1 117 (67,9%); в 2018 г. — 23,5% [2].

Данные и методология

Панель построена для 1 117 российских городов за 2018–2024 годы. Зависимая переменная — чистый миграционный баланс (число прибывших минус число выбывших, нормированное на населённость на начало года). Независимые переменные:

Регрессия с фиксированными эффектами учитывает все ненаблюдаемые временно-устойчивые свойства города (география, исторический контекст, базовая структура экономики). В качестве проверки робастности использован инструментальный подход: ИКГС инструментирован средним значением соседних городов в том же субъекте РФ и объёмом федеральных трансфертов на благоустройство. Стандартные ошибки кластеризованы по субъекту РФ.

Базовые результаты

Рост общего ИКГС на 10 пунктов значимо связан с улучшением миграционного баланса на 0,32 п.п. в год (95% доверительный интервал: 0,21 — 0,43). Для города с населением 200 тыс. это означает удержание около 640 человек в год при сопоставимом росте индекса.

Таблица 1. Связь категорий ИКГС с миграционным балансом

Категория ИКГСКоэффициентSEp-value
Жильё и дворы0,0410,011< 0,001
Социально-досуговая инфраструктура0,0380,0120,002
Безопасность (часть «Жильё»)0,0330,009< 0,001
Общественно-деловая инфраструктура0,0250,0100,014
Уличная инфраструктура0,0190,0120,116
Озеленение0,0120,0110,287
Общегородское пространство0,0210,0100,037
Зависимая переменная — миграционный баланс, % от населения. Спецификация с фиксированными эффектами города и года, контролями и кластеризованными SE. Показан коэффициент при росте категории на 10 пунктов.

Ключевые наблюдения:

  1. Жильё и социально-досуговая инфраструктура — ведущие предикторы. Эффект каждой составляет около 30% от общего эффекта индекса. Качество жилфонда и доступность объектов социального обслуживания напрямую влияют на решение остаться или уехать.
  2. Озеленение и уличная инфраструктура самостоятельно не значимы. На данных за период парки и благоустроенные тротуары не удерживают людей в городе сами по себе. Однако в интерактивных моделях (см. ниже) их вклад появляется в комбинации с другими категориями.
  3. Безопасность — важный отдельный фактор. Хотя в ИКГС безопасность входит в категорию «Жильё», её отдельный анализ показывает значимый эффект, не поглощённый общим качеством жилья.
Парк сам по себе не удерживает. Парк рядом с качественным жильём, доступной поликлиникой и безопасным двором — удерживает. — ИЗ ОБСУЖДЕНИЯ В РЕДАКЦИОННОМ СОВЕТЕ ЖУРНАЛА

Интерактивные эффекты

Тестирование интерактивных моделей даёт более полную картину. Озеленение и уличная инфраструктура «работают» только при определённом уровне базового качества среды:

Интерпретация: в «проблемных» городах, где базовая инфраструктура не развита, парки воспринимаются как «второстепенное украшение». В городах с уже хорошим уровнем базовой среды парки становятся значимым удерживающим фактором — потому что они дополняют, а не заменяют базу. Эта закономерность хорошо описывается «иерархией городских потребностей», аналогичной пирамиде Маслоу: пока не удовлетворены базовые потребности (безопасное и доступное жильё), верхние уровни (зелёные общественные пространства) воспринимаются как менее ценные.

Размерная неоднородность

Эластичность миграции по ИКГС существенно различается между группами городов по размеру:

Таблица 2. Эластичность миграционного баланса по ИКГС, по размерным группам

Группа городовЧисло городовЭффект (Δ % населения на +10 пп.)
До 50 тыс.4870,12
50–100 тыс.2200,28
100–250 тыс.2310,41
250–500 тыс.940,49
Свыше 500 тыс.630,38
Города-миллионники220,21
Все коэффициенты значимы на уровне p < 0,05 за исключением группы «до 50 тыс.» (p = 0,089).

Картина демонстрирует «обратную U-образную» зависимость: эффект ИКГС наименее выражен на концах распределения. В малых городах (до 50 тыс.) миграция определяется в большей мере экономическими факторами — наличием работы, базовых услуг — а не качеством среды. В городах-миллионниках качество среды важно, но его эффект частично перекрывается размерным мультипликатором: эти города сами по себе притягивают мигрантов независимо от ИКГС. Наибольшая чувствительность — у городов с населением 100–500 тыс.

Топ-20 и нижний дециль

Чтобы дать читателю эмпирическое представление о распределении, приведём города на двух полюсах в 2024 г. [2].

Таблица 3. Топ-10 и нижний дециль городов по ИКГС, 2024

#ГородИКГСΔ населения 2018–24, %
1Москва307+1,2
2Санкт-Петербург295+1,8
3Тюмень281+9,1
4Казань274+4,2
5Краснодар269+12,3
6Подольск264+11,8
7Грозный258+5,6
8Сочи251+18,4
9Калининград247+7,1
10Уфа240+0,8
Городов с ИКГС < 120 — 14 (нижний 1,3%)
Δ населения — относительно начала периода. Корреляция между ИКГС и Δ населения по всем городам составляет 0,48.

Корреляция между ИКГС и шестилетней Δ населения по всему массиву составляет 0,48, но значительная её часть — из-за общих экономических факторов. Описанные регрессии очищают эту связь от конфаундеров.

Качество среды — это не роскошь, а конкурентный фактор. Город, не инвестирующий в среду, не удерживает людей даже в успешной экономике.

Эндогенность и квази-эксперимент

Естественная критика любой подобной регрессии — возможная обратная причинность: города, в которые приезжают активные жители, могут улучшать ИКГС за счёт большей налоговой базы. Применение инструментальной переменной (среднее значение ИКГС в соседних городах региона) позволяет частично устранить это смещение. Результаты IV-регрессии качественно совпадают с OLS, коэффициенты несколько ниже (0,28 вместо 0,32), но остаются значимыми.

Дополнительно проведён квази-эксперимент: использована программа «Формирование комфортной городской среды» [3], которая в 2017–2018 гг. распределяла федеральные трансферты по квазислучайному порядку (приоритет получали города, поданные регионом первыми, с ограниченной долей средств на регион). Сравнение городов, получивших трансфер в 2018, с городами с близким значением «приоритета», но не получившими, позволяет применить regression discontinuity-подобный анализ. Эффект на миграционный баланс через 3 года после программы — +0,21 п.п. (p = 0,033). Это уменьшенный, но значимый сигнал о каузальности связи.

Ограничения

У работы есть несколько ограничений, которые читателю важно учитывать:

Импликации для политики

Из количественных результатов следуют несколько практических выводов для региональных и муниципальных команд.

  1. Приоритезировать жильё и социально-досуговую инфраструктуру. Эти категории дают около 60% эффекта общего индекса. Бюджет, распределённый по ним, имеет наибольший возврат в удержание людей.
  2. Не инвестировать в «красивое» до того, как закрыто базовое. Парки и благоустроенные улицы дают эффект только в городах с базовым уровнем ИКГС 180+. До этого порога инвестиции в них малоэффективны и могут восприниматься населением как «не туда».
  3. Целевая аудитория — города 100–500 тыс. Здесь эластичность миграции максимальна. Программы среды, ориентированные на эту группу, дадут большую отдачу, чем универсальные.
  4. Долгосрочный горизонт. Эффект на миграцию проявляется с лагом 2–3 года. Программы со сроком меньше 5 лет не успеют показать измеримый результат и при оценке могут быть несправедливо признаны неэффективными.
  5. Совместный мониторинг с показателями миграции. ИКГС обновляется ежегодно. Разумно ввести парный мониторинг ИКГС и миграционного баланса с публикацией данных — это даёт обратную связь в реальном времени и позволяет корректировать программы.

Заключение

Качество городской среды связано с удержанием населения причинно, а не только корреляционно. Эффект экономически значимый, но неоднородный по размеру и структуре городов. Категории среды работают по-разному: жильё и социально-досуговая инфраструктура — как самостоятельные удерживающие факторы; парки и уличные пространства — как мультипликатор уже существующего качества. Эти результаты дают практически полезный ориентир для приоритизации муниципальных и региональных программ среды.

Дальнейшая работа должна интегрировать дезагрегированные показатели миграции (по возрасту, образованию, социальному статусу) и тестировать гипотезу о дифференцированном влиянии разных компонент среды на разные группы мигрантов. Это позволит дать ещё более точные рекомендации для политики.

Источники

  1. Минстрой России. Методика формирования Индекса качества городской среды. Утверждена приказом Минстроя РФ от 15.01.2019 № 15/пр.
  2. Минстрой России. Индекс качества городской среды — 2024. Сводный отчёт. М., 2025. Доступ: индекс-городов.рф.
  3. Постановление Правительства РФ от 30.12.2017 № 1710 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации „Обеспечение доступным и комфортным жильем и коммунальными услугами граждан Российской Федерации“».
  4. Glaeser E.L., Gottlieb J.D. The wealth of cities: Agglomeration economies and spatial equilibrium in the United States // Journal of Economic Literature. 2009. Vol. 47, № 4. P. 983–1028.
  5. Florida R. The Rise of the Creative Class. New York: Basic Books, 2002.
  6. Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. Поляризация городов России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2024. № 1. С. 52–73.
  7. Махрова А.Г., Кириллов П.Л. Внутрирегиональные миграции в России: механизмы и интенсивность // Регион: экономика и социология. 2023. № 4. С. 120–143.
  8. Росстат. Миграция населения Российской Федерации в 2018–2024 гг. М.: Росстат, 2025.
  9. OECD. The geography of well-being. Paris: OECD Publishing, 2024.
  10. ЦСП «Платформа». Качество городской среды и общественные настроения: результаты опросов 2022–2024 гг. М., 2024.

Программа удержания через среду?

Помогаем региональным и муниципальным командам строить количественные программы инвестиций в городскую среду — с явной связью с миграционным балансом и экономическими целями.

ОБСУДИТЬ ЗАДАЧУ