Moving Up: Migration between Levels of the Settlement Hierarchy in Russia in the 2010s

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

For the first time on Russian data for 2011–2020 the flow of population between 7 levels of the settlement hierarchy is estimated. Levels of the settlement hierarchy are represented by cities of different population sizes and their suburbs, other urban and rural settlements. Indicators of migration icrease (decrease) of the population and indicators of demographic efficiency in the form of matrices are calculated for the hierarchy levels. It is shown that the scale of this flow is affected by changes in the system of migration registration in Russia in the 2010s, namely, the automatic return of migrants to their place of permanent residence after the end of the period of registration at the place of residence. The beneficiaries of the population “vertical migration” are cities with over 250 thous. inhabitants, the biggest winners are the urban agglomerations of Moscow and St. Petersburg. Each next settlement hierarchy level gives the population “up” and receives replenishment from the lower “layers.” In contrast to countries where similar studies were conducted (USA, Canada, the Netherlands, etc.), there is no population flow from top to bottom in Russia, and upward flows have a very high efficiency; it is especially high for Moscow, St. Petersburg, and their suburbs. Despite the population movement between neighboring settlement hierarchy levels, its demographic effect is not as great as in irregular migrations. The research calculations are based on the migrants’ individual depersonalized data, which allow detailing migration flows to individual settlements in Russia. Spatial data referencing was carried out based on 15-digit Rosstat codes unique for each settlement. This made it possible to analyze migration not between administrative units, but between settlements grouped by population size. It was also possible to identify the influence of the features of accounting for migration on the population flow between the selected groups of settlements in the 2010s.

About the authors

N. V. Mkrtchyan

HSE University, Vishnevsky Institute of Demography; Russian Presidenrial Academy of National Economy and State Service,

Author for correspondence.
Email: nmkrtchyan@hse.ru
Russia, Moscow; Russia, Moscow

R. I. Gilmanov

Federal State Statistics Service, Department of Population and Health Statistics

Email: nmkrtchyan@hse.ru
Russia, Moscow

References

  1. Денисов Е.А. Миграционные процессы в городах российского Севера в 1990–2010-е гг. // Регион. исслед.. 2017. № 2. С. 44–55.
  2. Зубаревич Н.В. Рента столичного статуса // Pro et Contra. 2012. Т. 16. С. 6–18.
  3. Карачурина Л.Б., Мкртчян Н.В., Петросян А.Н. Пространственные особенности миграционного прироста пригородов региональных столиц России // Вестн. Моск. ун-та. Сер.5: География. 2021. № 6. С. 123–134.
  4. Куричев Н.К., Куричева Е.К. Региональная дифференциация активности покупателей на первичном рынке жилья московской агломерации // Регион. исслед. 2018. № 1. С. 22–38.
  5. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Анализ пульсаций системы расселения московской агломерации с использованием данных сотовых операторов // Регион. исслед. 2018. № 2. С. 68–78.
  6. Махрова А.Г., Кириллов П.Л. “Жилищная проекция” современной российской урбанизации // Регион. исслед. 2014. № 4. С. 134–144.
  7. Мкртчян Н.В. Миграционный баланс российских городов: к вопросу о влиянии размера и положения в системе центро-периферийных отношений // Науч. труды: ИНП РАН / гл. ред. А.Г. Коровкин. М.: МАКС Пресс, 2011. Т. 9. С. 416–430.
  8. Мкртчян Н.В. Проблемы в статистике внутрироссийской миграции, порожденные изменением методики учета в 2011 г. // Демографическое обозрение. 2020. Т. 7. № 1. С. 83–99. https://doi.org/10.17323/demreview.v7i1.10821
  9. Нефедова Т.Г. Контрасты социально-экономического пространства в центре России и их эволюция: два “разреза”-профиля // Регион. исслед. 2020. № 2. С. 18–38.
  10. Нефедова Т.Г., Трейвиш А.И. Перестройка расселения в современной России: урбанизация или дезурбанизация? // Регион. исслед. 2017. № 2. С. 12–23.
  11. Чудиновских О.С. О пересмотре Рекомендаций ООН 1998 года по статистике миграции и российском контексте // Вопросы статистики. 2019. № 8. С. 61–76. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2019-26-8-61-76
  12. Щур А.Е. Города-миллионники на карте смертности России // Демографическое обозрение. 2019. Т. 5. № 4. С. 66–91. https://doi.org/10.17323/demreview.v5i4.8663
  13. Bjarnason T., Stockdale A., Shuttleworth I., Eimermann M., Shucksmith M. At the intersection of urbanisation and counterurbanisation in rural space: Microurbanisation in Northern Iceland // J. of Rural Stud. 2021. Vol. 87. P. 404–414. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2021.09.009
  14. de Jong P.A., Brouwer A.E., McCann P. Moving up and down the urban hierarchy: age-articulated interregional migration flows in the Netherlands // Annals of Reg. Sci. 2016. Vol. 57. № 1. P. 145–164. https://doi.org/10.1007/s00168-016-0772-7
  15. Fielding A.J. Counterurbanisation in Western Europe // Progress in Plan. 1982. Vol. 17. P. 1–52.
  16. Karachurina L.B., Mkrtchyan N.V. Intraregional Population Migration in Russia: Suburbs Outperform Capitals // Reg. Res. Russ. 2021. Vol. 11. № 1. P. 48–60. https://doi.org/10.1134/S2079970521010068
  17. Karachurina L.B., Mkrtchyan N.V. The role of migration in enhancing settlement pattern contrasts at the municipal level in Russia // Reg. Res. Russ. 2016. Vol. 6. № 4. P. 332–343. https://doi.org/10.1134/S2079970516040080
  18. Korpi M., Clark W.A.V., Malmberg B. The urban hierarchy and domestic migration: The interaction of internal migration, disposable income and the cost of living, Sweden 1993–2002 // J. Econ. Geogr. 2011. Vol. 11. № 6. P. 1051–1077. https://doi.org/10.1093/jeg/lbq043
  19. Liu T., Wang J. Bringing city size in understanding the permanent settlement intention of rural-urban migrants in China // Population, Space and Place. 2020. Vol. 26. № 4. e2295. (In press)https://doi.org/10.1002/psp.2295
  20. Ma T., Lu R., Zhao N., Shaw S.-L. An estimate of rural exodus in China using location-aware data // PLoS ONE. 2018. Vol. 13. № 7. e0201458. (In press)https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201458
  21. Mkrtchyan N.V. Regional Capitals of Russia and Their Suburbs: Specifics of the Migration Balance // Reg. Res. Russ. 2019. Vol. 9. № 1. P. 12–22. https://doi.org/10.1134/S2079970519010076
  22. Nefedova T.G., Slepukhina I.L., Brade I. Migration Attractiveness of Cities in the Post-Soviet Space: A Case Study of Russia, Ukraine, and Belarus // Reg. Res. Rus. 2016. Vol. 6. № 2. P. 131–143. https://doi.org/10.1134/S2079970516020088
  23. Newbold K.B. Migration Up and Down Canada’s Urban Hierarchy // Canadian J. Urban Res. 2011. Vol. 20. № 1. P. 131–149
  24. Plane D.A., Henrie C.J. The role of hierarchical proximity in migration and population growth: Urban shadow versus urban synergy effects // Stud. Reg. Sci. 2012. Vol. 42. № 1. P. 109–128. https://doi.org/10.2457/srs.42.109
  25. Plane D.A., Henriec C.J., Perry M.J. Migration up and down the urban hierarchy and across the life course // Proceedings of the National Acad. of Sci. of the United States of America (PNAS). 2005. Vol. 102. № 43. P. 15 313–15 318. https://doi.org/10.1073/pnas.0507312102
  26. Plane D.A., Jurjevich J.R. Ties That No Longer Bind? The Patterns and Repercussions of Age-Articulated Migration // Professional Geographer. 2009. Vol. 61. № 1. P. 4–20. https://doi.org/10.1080/00330120802577558
  27. Song Y., Zhang C. City size and housing purchase intention: Evidence from rural-urban migrants in China // Urban Stud. 2020. Vol. 57. № 9. P. 1866–1886. https://doi.org/10.1177/0042098019856822
  28. van Leeuwen E.S., Venhorst V.A. Do households prefer to move up or down the urban hierarchy during an economic crisis? // J. Geogr. Sys. 2021. Vol. 23. P. 263–289. https://doi.org/10.1007/s10109-021-00353-7
  29. Yaojun Z., Danlin Y., Qiao C. Investigating China’s inter-prefecture migration from a place attractivity perspective, its spatial patterns, and demographic characteristics // Demographic Res. 2020. Vol. 41. P. 1007–1020. https://doi.org/10.4054/DemRes.2019.41.34

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (401KB)
Indexing metadata
3.

Download (50KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Н.В. Мкртчян, Р.И. Гильманов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».