Восприятие масштабов миграции в России: этнорегиональные измерения и психология цифр

Михаил Алексеев
(Опубликовано в журнале "Вестник общественного мнения", 2006, №4, с. 44-54)

В Северной Америке и странах Евросоюза большинство фундаментальных социологических исследований антимигранционной враждебности в принимающих обществах является прямым или косвенных выражением теорий, которые интерпретируют межэтническую (и, более широко, межгрупповую) враждебность как «линейную функцию от размера одной единственной группы «других» (на языке психологов — аут-группы)»¹ . Между тем, индивидуальные оценки масштабов миграции и размеров таких аут-групп формируются как результат многочисленных и противоречивых публичных интерптретаций демографических процессов, которые к тому же становятся объектом политических споров и соперничества². В полиэтничных обществах, данные оценки становятся еще более сложными и противоречивыми³. В результате, было бы наивным полагать, что миграционная политика, в том числе и в России, может легко основываться на «четких программах с обозначением целей и средств их достижения». В большинстве случаев, миграционная политика скорее является следствием «планирования в темноте» и «игр в цифры» о масштабах миграции⁴.

Настоящее исследование было задумано и спланировано для демистификации одного важного аспекта подобных «игр в цифры», систематический сравнительный анализ которых на больших массивах данных до сих пор не проводился, а именно: как и почему конкретные люди завышают или занижают масштабы миграции различных этнических групп? Если размеры одних этнических групп пере- или недооцениваются в большей или меньшей степени по сравнению с другими, то почему?

Рассматривая эти вопросы в контексте России, авторы исследования сосредотачивают внимание на трех базовых факторах, способных систематически объяснять данные различия:

1. численность конкретных этнических групп по регионам и тенденции ее изменения, фиксируемые официальными статистическими данными;
2. межгрупповые различия;
3. межрегиональные различия (обусловленные, в конечном итоге, различиями в политическом, социально-экономическом, культурном, историческом и других контекстах).

В идеальном экспериментальном исследовании доминирование первого фактора означало бы, что в опросах общественного мнения как средние оценки, так и амплитуда среднего завышения или занижения респондентами размеров этнических групп коррелировали бы со статистическими данными о размерах этих групп независимо от того, по каким группам сделана оценка или в каких регионах живут респонденты. При доминировании второго фактора следовало бы ожидать, что амплитуда завышения/занижения респондентами масштабов миграции систематически отличалась бы только по этническим группам, независимо ни от регионов опроса, ни от различий в статистически фиксируемой численности этих групп по регионам. При доминировании третьего фактора, амплитуда завышения/занижения респондентами масштабов миграции систематически отличалась бы только по регионам независимо от того, по каким этническим группам сделана оценка, а также — от статистически фиксируемой численности этих групп в каждом регионе.

Дизайн исследования и методика получения данных

Для эмпирического тестирования данных гипотез в настоящей статье используются данные общероссийского опроса общественного мнения, разработанного автором и проведенного в сентябре-ноябре 2005 года Аналитическим центром Юрия Левада а также Лабораторией изучения общественного мнения Института истории, археологии и этнографии народов Дальнего Востока при Дальневосточном отделении Российской Академии Наук (ИИАЭ ДВО РАН, г. Владивосток)⁵. Для исследования было спроектировано 8 независимых выборок, репрезентирующих взрослое (от 18 лет и старше) население 7 субъектов Российской Федерации (СФ): г. Москва, Московской области, Волгоградской области, Оренбургской области, Краснодарского края (включая Республику Адыгея), Республики Татарстан, Приморского края, а также Российской Федерации (РФ) в целом. Все выборки основывались на единых принципах и проектировались как трехступенчатые стратифицированные вероятностные выборки, репрезентирующие взрослое население (от 18 лет и старше) соответствующего СФ или РФ в целом⁶. Объемы выборок составили:

1. РФ — 680 респондентов;
2. г. Москва — 400 респондентов;
3. Московская область — 400 респондентов;
4. Волгоградской области — 650 респондентов;
5. Оренбургской области — 650 респондентов;
6. Краснодарского края (включая Республику Адыгея) — 650 респондентов;
7. Республики Татарстан — 650 респондентов;
8. Приморский край — 660 респондентов.

Общий объем выборки составил 4740 респондентов. Дизайн региональных выборок отражает цель опроса — получение данных для анализа индивидуальных оценок масштабов миграции представителей различных этнических групп по регионам. Региональная стратификация позволяет контролировать важные различия в миграционном контексте, включая: (1) приграничное (Краснодарский край, Волгоградская и Оренбургская области, и Приморский край) или «внутреннее» (Москва, Московская область, Татарстан) расположение; (2) типы приграничного контекста («ближнее» и «дальнее зарубежье», страны с бо́льшим и меньшим чем Россия населением, устоявшиеся и новые постсоветские границы, наличие территориальных споров; типы экономических приграничных обменов; угрозы безопасности регионов и России, этносостав населения приграничных территорий, признанные и непризнанные государственные образования и др.) 33) «макрорегиональное» расположение внутри России ЦЦентр, Северный Кавказ, Поволжье, Урал, Дальний Восток); 44) административный статус ннациональная республика РФ, национальная республика в пределах края, край без национальной республики, область, город-столица/самостоятельный субъект федерации); 55) уровни социально-экономического развития и глобализации; 66) региональные этнобалансы и их изменения с 1989 по 2002 гг. в результате миграции различных этнических групп. Кроме того, репрезентативная выборка респондентов по РФ в целом позволяет контролировать насколько региональные оценки коррелируют с усредненными общероссийскими.

В сочетании с региональной стратификацией опроса, логика отбора этнических групп мигрантов, по которым задавались вопросы респондентам в каждом регионе, позволяет оценить потенциальные эффекты на оценки масштаба миграции таких межгрупповых различий как (1) абсолютная и относительная численность конкретных групп; (2) изменение их численности между переписями населения 1989 и 2002 годов, (3) длительность пребывания («укорененность») в России (например, татары как «старая» группа и китайцы как относительно «новая» группа); (3) компактность/«анклавность» расселения внутри регионов; (4) преобладающие религиозные предпочтения (особенно, исламские и неисламские группы); (5) ассоциации групп с различными типами угроз безопасности России (напр., распространенные в общественном сознании россиян ассоциации чеченцев с террористическими актами или китайцев с территориальными претензиями и отсутствие подобных трансрегиональных ассоциаций в отношении армян или татар). В каждой региональной выборке анкета включала вопросы по 5-ти различным группам мигрантов:

1. РФ: Чеченцы, армяне, китайцы, узбеки, русские БЗ⁷
2. Москва: Чеченцы, армяне, азербайджанцы, китайцы, казахи
3. Московская обл.: Чеченцы, армяне, азербайджанцы, китайцы, казахи
4. Волгоградская обл.: Чеченцы, китайцы, казахи, узбеки, русские БЗ
5. Оренбургская обл.: Чеченцы, китайцы, казахи, узбеки, русские БЗ
6. Краснодарский край: Чеченцы, армяне, азербайджанцы, турки-месхетинцы, татары
7. Татарстан: Чеченцы, армяне, азербайджанцы, узбеки, русские БЗ
8. Приморский край: Чеченцы, китайцы, татары, корейцы, вьетнамцы

Таким образом, сочетание межрегиональной стратификации в географии выборок и межгрупповой стратификации в содержательной части опроса позволяет систематически оценивать и то, как респонденты в одних и тех же регионах оценивают динамику численности населения различных этнических (мигрантских) групп, и то, как респонденты в разных регионах оценивают динамику численности населения одних и тех же этнических групп — причем в различных комбинациях. При этом, используя данные переписей населения РФ в 2002 и 1989 гг., мы имеем возможность изучить насколько и те и другие различия могут соотноситься с динамикой численности населения, зарегистрированной государственной статистикой. В общей сложности, такой дизайн дает нам 40 пар (диад) регион-этногруппа (Татарстан — армяне, Приморский край — татары и т.д.), по которым можно сравнить усредненные значения индивидуальных оценок динамики миграции по опросным выборкам. В данном исследовании анализируются результаты по 32 диадам — исключены 5 диад выборки по РФ из-за трудоемкости статистического разрешения различий в уровнях агрегации переписных и опросных данных и 3 диады с русскими из «ближнего зарубежья» из-за отсутствия переписных данных по их численности в регионах.

Данные об оценках респондентами масштабов и тенденции миграции основывались на двух вопросах, задаваемых по 5 этническим группам (национальностям) в каждой выборке: (1) «Какой примерно процент населения Вашего края/области/города составляют мигранты следующих национальностей?» и (2) «Если политика России в отношении мигрантов не изменится, то какой процент населения вашего края/области/города будут, на Ваш взгляд, составлять мигранты следующих национальностей примерно через 10 лет?»⁸

Анализ данных и результаты

I. Статистический анализ усредненных регионально-групповых оценок

Для анализа средних региональных оценок была подготовлена база данных, в которую вошли индикаторы всех интересующих нас переменных. Зависимая переменная (исследуемый феномен) — оценка численности мигрантских групп и их динамики — представлена средним арифметическим значением ответов респондентов на каждый из двух указанных выше вопросов по каждой диаде регион-этническая группа. Предполагаемые демографические корреляты этих оценок включают данные Госкомстата по абсолютной численности каждой этнической группы регионам РФ на базе переписей населения в 1989 и 2002 годах, а также основанные на этих данных расчеты какой процент населения регионов, где проводился опрос, составляли указанные этнические группы в те же годы и на сколько процентов изменилась численность населения этих групп к 2002 г. в процентах от 1989 г.

Для начала есть смысл рассмотреть Таблицу 1, где данные переписей населения 1989 и 2002 гг., а также описательные статистические данные по результатам опросных оценок (средние значения ответов и величины стандартного отклонения, т.е. степень разброса ответов) представлены по этническим группам в разрезе регионов. Данные сгруппированы в рядах по диадам «регион-группа»⁹. Кодировка этих диад латинскими буквами в крайней колонке слева соответствует русским названиям (MOW=Москва, MOS=Московская область, TTN=Татарстан, TAT=татары; TRK=турки-месхетинцы; CHI=китайцы; остальные коды имеют сами собой разумеюшиеся соответствия). Так, например, MOW-AZR означает, что в этом ряду данные собраны в отношении азербайджанцев в городе Москве. Из описательной статистики, собранной в табл. 1, можно сделать ряд заслуживающих внимания выводов.

Таблица 1. Численность населения отдельных этнических групп в регионах России, где проводился опрос «Отношение к миграции» (2005) и описательные статистические данные по оценке респондентами масштабов миграции данных групп

Доминанта преувеличения масштабов миграции

Как видно из табл. 1, респонденты в среднем не преуменьшили процент ни одной этнической (мигрантской) группы в составе населения их регионов. Преувеличение размеров аут-групп имело систематический характер. В среднем, респонденты были склонны преувеличивать данные Госкомстата на два порядка (в 192 раза). Оценкам также способствовала значительная степень неопределенности, которая выразилась в высоком стандартном отклонении от их средней величины. Значение стандартного отклонение превышало эту среднюю величину в 2,5 раза. Даже если сделать предположение, что оценки Госкомстатом численности этнических групп преуменьшены, все равно маловероятно, что это статистически значимо изменит суть данного вывода¹⁰.

Несистематичный характер преувеличения

Преувеличение масштабов миграции имело место больше всего по двум этническим группам — китайцам и чеченцам. В среднем в регионах опроса процент китайцев среди местного населения преувеличивался в 885 раз, а процент чеченцев в 120 раз. Здесь интересно сравнить средние данные опроса с данными переписи по группам, процент населения которых в регионах опроса примерно одинаков. Так, респонденты в среднем завышали процент узбеков примерно в 53 раза, хотя по переписным данным процент узбеков (0,09) был близок к проценту чеченцев (0,08) в населении тех регионов, где по этим группам проводился опрос. Процент казахов по переписи (1,7) был превышен в оценках респондентов в среднем в 35 раза. А доля азербайджанцев, которая по переписи в регионах опроса составила 0,16 процентов, т.е. в 10 раза меньше, чем казахов, была завышена в индивидуальных оценках в среднем примерно на таком же уровне (в 32 раза)¹¹.

Кроме того, среднеарифметические оценки масштабов миграции по всем этническим группам в целом значительно различаются по регионам. При этом можно выделить две группы регионов. В первую входят Московская, Волгоградская и Оренбургская области и Приморский край. Там респонденты завышали масштабы миграции по всем этническим группам соответственно в 316, 225, 588 и 115 раз (т.е. более чем в 100 раз, в среднем примерно в 300 раз). Ко второй группе регионов можно отнести г. Москва, Краснодарский край и Татарстан, где завышение оценок составило соответственно 41, 48 и 76 раз (т.е. в среднем примерно 55 раз). Такой «водораздел» по оценкам во многом парадоксален, поскольку его нельзя объяснить различиями ни в уровне миграции, ни в этносоставе регионов, ни в приграничном положении, ни в социально-экономических условиях. С другой стороны, такой водораздел не опровергает логику «защищенного микрорайона», основанную на социологических и этнографических исследованиях в США. Главный аргумент основан на психологии восприятия угрозы стилю жизни и локальной идентичности «исконных жителей» — такое чувство с большей вероятностью возникает в сравнительно более этногомогенных микрорайонах при изначальном притоке мигрантов (реальном или ожидаемом, но мнимом)¹². В таких условиях завышение воспринимаемых масштабов миграции является частью общего ощущения угрозы (или угроз), ассоциируемой с миграцией. С этой точки зрения примечательно, что все четыре региона опроса, отличающиеся высокой степенью завышения масштабов миграции, как раз и являются сравнительно более этногомогенными и граничат с территориями, воспринимаемыми как потенциальные источники миграции (Казахстан и Китай для Оренубрга, Казахстан и Кавказ для Волгограда, Китай для Приморского края и г. Москва для Московской области). В то же время, во всех этих четырех областях уровни миграции за последние 15 лет были значительно ниже, чем в сопоставимых (по этнобалансам) Краснодарском крае и г. Москве¹³.

Роль неопределенности

Интересно отметить, что логика «защищенного микрорайона» — это (по своей микроповеденческой основе) логика страха, вызванного неопределенностью. Степень неопределенности в отношении масштабов миграции отражается в разбросе индивидуальных оценок, измеряемых стандартным отклонением от средних значений этих оценок. Диады «регион-группа» можно в этом плане разбить на две подгруппы в зависимости от того, выше или ниже среднее значение оценок доли мигрантов от величины стандартного отклонения. Таблица 1 показывает, что в 12-ти из 32 диад степень неопределенности можно считать сравнительно высокой, так как стандартные отклонения превышают среднеарифметические оценки. Неопределенность среди респондентов была наиболее распространена в отношении масштабов миграции трех этнических групп — узбеков, казахов и китайцев — и как в трех регионах с наиболее высокой средней степенью завышения доли этнических мигрантов (Московская, Волгоградская и Оренбургская области). Эти данные могут быть свидетельством того, что миграция из азиатских регионов в перспективе является более вероятным источником антимигрантских настроений и напряженности в этнических отношениях в России, чем миграция представителей кавказских национальнстей. Относительно последних, высокая степень неопределенности была зафиксирована только в оценках одной этнической группы (чеченцы) и только в одном регионе опроса (Татарстан). Эти выводы, противоречащие исходной интуиции, являются предварительными и требуют дальнейшего исследования.

Психология цифр

В Таблице 1 есть существенный намек на то, что восприятие цифр имеет свою специфическую логику, отличную от логики межгрупповых различий и независимую от региональных контекстов. Об этом свидетельствует то, что разброс средних значений оценок доли различных этнических групп среди мигрантов в различных регионах опроса сравнительно невысок (стандартное отклонение = 4,47 при среднем значении оценок = 8), в то время как разброс фиксируемых в переписях данных по долям различных национальностей в населении регионов опроса сравнительно высок (стандартное отклонение 1,35 при среднем значении доли групп = 0,6). Это означает, что этнические группы, составившие большинство мигрантов по переписям в регионах опроса, в среднем составляли 0,6% от населения данных регионов, тогда как по оценке респондентов те же группы составляли в среднем 8% от населения этих же регионов. Но при этом, стандартное отклонение по переписным данным превышает среднее значение доли этнических групп в два раза, в то время как стандартное отклонение по оценкам респондентами доли тех же групп в тех же регионах в два раза меньше среднего значения данных оценок. Проще говоря, разброс данных по переписи примерно в 4 раза шире, чем разброс данных по оценкам респондентов.

Автономная логика цифровых восприятий проявилась особенно ярко в соотношении оценок респондентами долей мигрантов различных групп во время опроса (2005 год) и через 10 лет (2015 год). Респонденты, как сговорившись, отвечали, что через 10 лет доля этих групп вырастет примерно в 1,5-1,8 раза, причем эти мнения оказались одними и теми же, вне зависимости от региона опроса, от того, какая группа оценивалась, от восприятия того, какую долю составляла какая-либо из этих групп в населении регионов во время опроса. Самое высокое стандартное отклонение (в разрезе групп или регионов) не превысило 19,5% от среднеарифметической оценки. Другими словами, разброс проецируемых в будущее оценок доли этнических групп в населении регионов сократился более, чем вдвое, по сравнению с разбросом оценок доли тех же групп на момент опроса.

Эти данные исключают возможность того, что на проецирование этносостава регионов в будущее оказывали влияние такие, казалось бы, значимые факторы, как межгрупповые различия и история взаимоотношений между принимающим населением и конкретными группами мигрантов; экономические условия в местах проживания респондентов и уровень благосостояния последних; различия по полу, возрасту, образованию; политика в отношении мигрантов и политические дискурсы на региональном уровне; региональные различия во влиянии средств массовой информации; и практически любые другие мыслимые политические, социально-экономические, культурные, или исторические различия, как между регионами, так и в отношении различных этнических групп внутри регионов. Если объяснение такого укорененного единообразия в проекциях этносостава на будущее кроется не в каких-то психологических универсалиях человека, а в общественном контексте, то систематическое объяснение этого результата исследования можно было бы искать разве что в таких аспектах социализации или особенностях политических и медийных дискурсов, которые одинаково бы влияли на население России в целом как в советский, так и в постсоветский период. Но, пожалуй, самое правдоподобное объяснение, объединяющее как и логику восприятий, так и социальный контекст, следует искать в том, что респондентов просили делать оценки не просто по этническим группам в целом, а по основным этническим группам среди мигрантов. Таким образом, в оценках, помимо прочего, должна была проявиться и логика восприятия миграции как процесса. Данные опроса говорят о вероятности того, что как раз такая логика и является возможным объяснением единообразия проекций этносостава на будущее. И это заслуживает более глубокого изучения.

Межрегиональные и межэтнические различия в оценке масштабов миграции

Описательная статистика дает некоторые представления о том, превалируют ли межрегиональные или межгрупповые различия при формировании восприятий масштабов миграции по конкретным национальностям в регионах или нет. Полученные результаты говорят о том, что при оценках масштабов миграции на настоящий момент (а именно на этой основе потом так единообразно делаются проекции на будущее) логика цифрового восприятия не является единственно значимой, хотя и играет определенную «нивелирующую» роль. Об этом свидетельствует таблица 2.

Таблица 2. Разброс средних арифметических значений оценок масштабов миграции респондентами опроса «Отношение к миграции» (2005)* в сравнении с данными переписи населения 2002 в разрезе 10-ти неславянских этнических групп и 7-ми регионов Российской Федерации

* В % от населения каждого из регионов опроса

По данным в крайней правой колонке видно, что в одних и тех же регионах опроса разброс доли разных этнических групп по переписи населения 2002 г. в 7,5 раз превысил разброс доли одних и тех же этнических групп в разных регионах. Но в оценках респондентов этой разницы нет — максимальные оценки превышают минимальные примерно в 2 раза, независимо от того, сделаны ли они в одних и тех же регионах в отношении разных этнических групп или в отношении одних и тех же этнических групп в разных регионах. Таким образом, получается, что в индивидуальных восприятиях региональные различия в численности одних и тех же этнических групп стираются практически полностью. Следовательно, есть основания предположить, что различия в региональных контекстах нивелируется с большей легкостью, чем этнические различия, когда речь идет о текущих оценках масштабов миграции¹⁴. Парадокс в том, что и региональные и этнические различия нивелируются в индивидуальном восприятии в среднем до примерно одинакового уровня.

Кроме того, корреляционно-регрессивный анализ свидетельствует об отсутствии статистически значимых ассоциаций между численностью (и долями в населении) этнических групп по переписи и восприятием этой численности респондентами в регионах опроса. Хотя коэффициенты корреляции Пирсона и говорят о том, что есть неслучайная и сильная ассоциация между долей разных групп в населении регионов по переписи и по оценкам респондентов (R = 0,583, p < ,001), анализ диаграмм рассеивания данных (scatterplots) по этим переменным показывает, что статистическая значимость достигается за счет корреляции всего двух экстремально высоких значений как по переписным, так и по оценочным данным (по армянам в Краснодарском крае и казахам в Оренбургской области). При исключении из анализа этих «крайних точек» (outliers), зависимость между переписными и оценочными данными перестает быть статистически значимой (т.е., вероятность того, что такая зависимость может быть получена случайно, превышает 5 процентов)¹⁵.

II. Статистический анализ на уровне индивидуальных оценок

При всей серьезности анализа усредненных оценок, необходимо учитывать, что он основан на агрегированных данных (т.е. оценок масштабов миграции по каждой группе на уровне регионов опроса) и что число случаев (32 диады) по статистическим стандартам мало́. Поэтому, на втором этапе анализа в данной работе используется полная база данных опроса 2005 г. «Отношение к миграции», что позволяет делать анализ каждой интересующей взаимозависимости на основе сотен случае^в. Для оценки основных вопросов исследования в базу данных были введены дополнительные переменные: 11) доля населения пяти этнических групп мигрантов ччеченцы, армяне, азербайджанцы, китайцы, узбеки) по данным переписи населения 2002 года в каждой региональной выборке; и 22) «уровень оценки» переписных данных, рассчитываемый как доля каждой из этнических групп в населении региона по оценке респондентов, деленная на долю той же группы, в том же регионе, по данным переписи населения 2002 года. Вторую переменную я в дальнейшем называю «уровнем завышения переписных данных», поскольку для подавляющего большинства респондентов ее значение больше единицы ддля 93,3% респондентов по чеченцам, 94% по армянам, 97,3% по азербайджанцам, 84% по китайцам, 80,6% по казахам). Средние значения этой переменной в разрезе этнических групп тоже безоговорочно свидетельствуют о систематическом завышении респондентами в регионах опроса доли пяти основных групп мигрантов, а именно: в отношении чеченцев — в 111 раз сстандартное отклонение — 155), армян — 16 223) , азербайджанцев — 30 333), китайцев — 647 11729) и казахов — 26 555). Как и анализ средних значений оценок в 32 диадах «регион-группа», анализ средних значений, складывающийся из сотен индивидуальных оценок в базе данных опроса, показывает, что масштабы миграции завышаются больше всего в отношении чеченцев и китайцев — двух групп, более всего связанных с угрозами безопасности России. Только в первом случае угрозы ассоциируются с терроризмом и сепаратизмом, а во втором — с территориальными претензиями и насильственным нелегальным заселением территорий, которые респонденты считают исконно российскими

Анализ дисперсий

Одна из проблем статистического анализа опросных данных, когда сравниваются независимые региональные выборки, — это определение того, является ли региональное кластирование (т.е., региональные различия) более значимым коррелятом того или иного интересующего нас мнения респондентов, чем различия между индивидуальными респондентами вне зависимости от региона. Частичное разрешение этой проблемы достигается с использованием одностороннего анализа дисперсий (one-way ANOVA)¹⁷. Я провел такой анализ эффектов регионального кластирования или «кучкования» по двум переменным: (1) уровню оценки (преувеличения) масштабов миграции в разрезе 5-ти этнических групп и (2) степени антимиграционной враждебности, выраженной в опросе уровнем поддержки респондентами поголовной депортации из России всех мигрантов—легальных и нелегальных — и их детей.

Как и описательная статистика опроса, табл. 3 показывает, что в целом ни региональные различия, ни этнические различия среди мигрантов сами по себе не являются решающими факторами, обусловливающими уровень преувеличения доли мигрантов в населении регионов, где живут респонденты. «Кучкование» средних величин оценки процента мигрантов в разных регионах по различным национальностям мигрантов выглядит бессистемным. Только в одной паре регионов — Волгоградской и Оренбургской областях — средние значения преувеличения уровней миграции образуют гомогенное подмножество («кучкуются») в оценках долей в населении региона более чем одной этнической группы мигрантов (чеченцы и казахи). Остальные гомогенные подмножества средних оценок (Москва-Оренбургская обл., Краснодарский край — Приморский край — Московская область, Московская область — Татарстан и Москва — Приморский край) образовались только при оценках масштабов миграции одной из 5-ти национальностей мигрантов.

Таблица 3. Региональные различия уровней завышения масштабов миграции в РФ по отдельным национальностям мигрантов на основе одностороннего анализа дисперсий ответов в опросе «Отношение к миграции» (2005)

* На основе альфа = .05 (т.е. вероятность ошибочного непринятия верной нулевой гипотезы не более 5%.
Примечание: Чем больше (т.е. ближе к 1,0) величина значимости различий, тем меньше степень различия между регионами внутри подмножеств.

Ранжирование средних оценок по региональным выборкам в разрезе каждой национальности также не является систематическим. Это хорошо просматривается в табл. 3, если обратить внимание, что по каждой группе регионы перечислены (в крайнем левом столбце) в порядке, обратном уровню преувеличения масштабов миграции. Пожалуй, единственная частичная последовательность прослеживается в уровнях преувеличения в двух регионах. Наиболее высокое завышение уровня миграции по сравнению с другими регионами, независимо от национальности мигрантов, как правило, находим в Московской области, а наиболее низкое (хотя не так явно) — в городе Москве.

Вместе с тем, такой неожиданный контраст по Москве и Московской области опять-таки совместим с логикой теории «защищенного микрорайона» — город Москва является самым большим магнитом для мигрантов, и, в то же время, большой, шоковый наплыв мигрантов в 1990-е годы постепенно уходит в прошлое. При этом, с дальнейшим повышением процента мигрантов, начинают работать механизмы приспособления, привыкания, и взаимозависимости. Таким образом, напряженность и антимиграционные настроения последовательно убывают. В то же время, Московская область является, по сути, приграничным регионом в отношении мигрантов, приезжающих в Москву. Можно рассматривать Московскую область как граничащую с самым большим потенциальным источником мигрантов. Более того, в отличии от регионов, расположенных вдоль внешних границ России, на охрану и закрытие которых государство обладает монополией, граница между Москвой и Московской областью условна и размыта. Житель Московской области, озабоченный потенциальным притоком мигрантов из Москвы, не может надеяться на то, что приток можно остановить или ослабить, ужесточив порядок перехода границы. Таким образом, у среднестатистического жителя Москвы вероятнее, чем у жителей других регионов, могут одновременно возникнуть как чувство вероятности миграции, так и чувство неопределенности в отношении эффективности каких бы то ни было мер по регулированию ее масштабов.

Но и такое объяснение нельзя считать окончательным, как это видно из табл. 4. Очевидно, что, несмотря на различия в уровнях преувеличения масштабов миграции, респонденты Москвы и Московской области оказались близки по степени поддержки радикальных антимиграционных мер (таких как поголовная депортация мигрантов и их детей, невзирая на легальность их проживания). Другими словами, прямолинейной зависимости между оценкой численности мигрантов и антимиграционной враждебностью в результатах данного статистического теста не просматривается. Таблица 4 показывает, что регионы опроса распадаются по уровню враждебности на две однородные группы, выделенные на основании того, что разница в средних оценках внутри этих групп статистически незначима, а между этими группами—статистически значима. В первую группу, со сравнительно меньшим, хотя в абсолютном выражении и высоком, уровне враждебности, входят Оренбургская область, Татарстан и Волгоградская область. Здесь среднее значение ответа на вопрос о согласии с проведением поголовной депортации мигрантов за пределы России находится в пределах от 2,6 до 2,8 по шкале от 1 (полное несогласие) до 5 (полное согласие)¹⁸. А ко второй группе, на основе разницы между коэффициентами значимости различий внутри подмножеств в третьем и четвертом столбцах, можно отнести остальные регионы опроса — Приморье, Краснодар/Адыгея, Москва и Московская область.

Таблица 4. Региональные различия в уровнях поддержки поголовной депортации мигрантов и их детей независимо от национальности мигрантов на основе одностороннего анализа дисперсий ответов в опросе «Отношение к миграции» (2005)

* На основе альфа = ,05 (т.е. вероятность ошибочного непринятия верной нулевой гипотезы не более 5%.
Примечание: Чем больше (т.е. ближе к 1,0) величина значимости различий, тем меньше степень различия между регионами внутри подмножеств.

Заключение: Некоторые нетривиальные выводы

Хотя можно было и ожидать, что масштабы миграции большинством респондентов будут преувеличены, и при том — намного, сам характер и выборочность завышения масштабов миграции по национальностям мигрантов и регионам во многом парадоксален.

С одной стороны, ни проживание респондентов в том или ином регионе России, ни этническая принадлежность мигрантов, ни фиксируемые государственной статистикой масштабы миграции не объясняют вариации в воспринимаемых населением уровнях миграции различных этнических групп в своих регионах проживания. Более того, не просматривается и возможности того, что данные вариации могут быть объяснены какой-либо комбинацией трех перечисленных факторов.

С другой стороны, прослеживается системность в преувеличении оценок масштабов миграции, выборочная, частичная и не объясняемая напрямую указанными тремя факторами. В особенности это касается таких вещей, как: (а) статистически значимый, более высокий уровень завышения доли китайцев и чеченцев, чем других национальностей мигрантов в населении всех регионов опроса; (б) более высокий уровень неопределенности в оценках численности мигрантов из Азии (китайцы, казахи, узбеки), по сравнению с мигрантами из Кавказа (чеченцы, армяне, азербайджанцы); и (в) тенденция к большей степени завышения доли мигрантов большинства этнических групп в Московской области и к меньшей степени завышения доли мигрантов в г. Москве по сравнению с другими регионами опроса — хотя реальные масштабы миграции в Московской области между переписями населения были меньше, чем в г. Москва.

Все эти частичные и контринтуитивные зависимости, тем не менее, совместимы с логикой цифрового восприятия («психологией цифр») и логикой «защищенного микрорайона» (стремление принять превентивные мера из-за страха перед лицом новой угрозы в условиях повышенного чувства неопределенности). При этом, пожалуй, можно говорить о том, что логика «защищенного микрорайона» на уровне регионов выступает как логика «защищенной национальной государственности». Психология цифр объясняет, почему зависимость между реальными и воспринимаемыми масштабами миграции криволинейная, — это проявилось в тенденции респондентов округлять процент мигрантов каждой национальности в населении регионов до типичных «выдающихся» цифр (1, 3, 5, 10 и т.д.), в то время как реальный процент мигрантов, как правило, составлял менее единицы. Это значит, что новизна миграции играет важную роль в количественных оценках, и что преувеличение, скорее всего, тем больше, чем меньше по численности сама группа мигрантов, и чем она более новая. В то же время, та же самая логика цифр предсказывает, что приток мигрантов с прошествием времени должен понижать уровень преувеличения воспринимаемых масштабов миграции любых этнических групп. В какой-то мере свидетельством этого выступает и удивительная схожесть между респондентами всех регионов в ответах на вопрос о том, как вероятнее всего изменится доля мигрантов в их регионах через 10 лет, если миграционная политика России останется без изменений. Во всех регионах, респонденты без больших колебаний предсказали, что через 10 лет доля всех групп в населении их регионов увеличится в среднем примерно в 1,5-1,8 раза.

Эти закономерности, говорят о небесполезности в дальнейшем более глубокого, тонкого, многоуровневого анализа для выявления этих и/или других механизмов зависимости между миграцией и ростом антимиграционной и межэтнической враждебности. По крайней мере, настоящий, предварительный анализ показывает, что особое внимание при этом следует обратить на факторы, обуславливающие ассоциацию различных этнических групп с угрозами национальной безопасности, а также — на взаимосвязь между угрозами безопасности и характером или структурой идентичности. Кроме того, необходимо сделать скидку на психологию цифрового восприятия, нивелирующую, но неравномерно, этнические и региональные различия.

¹ Детальный обзор этой литературы представлен у J. Eric Oliver and Janelle Wong, “Intergroup Prejudice in Multiethnic Settings,” American Journal of Political Science 47(4) (October 2003): 567-582; цитата там же, с. 567-68. См. также Douglas L. Palmer, “Canadian Attitudes and Perceptions Regarding Immigration: Relations with Regional Per Capita Immigration and Other Contextual Factors,” Executive Summary, Strategic Research and Review, Citizenship and Immigration Canada (August 1999) [www.cic.gc.ca]; Lincoln Quillian, “Prejudice As a Response to Perceived Group Threat: Population Composition and Anti-Immigrant and Racial Prejudice in Europe,” American Sociological Review 60: 590; Jack Citrin, Donald P. Green, Christopher Muste, and Cara Wong, “Public Opinion Toward Immigration Reform: The Role of Economic Motivations,” The Journal of Politics 59(3) (August 1997): 858-881.
² Michael S. Teitelbaum and Jay Winter. 1998. A Question of Numbers: High Migration, Low Fertility, and the Politics of National Identity. New York, NY: Hill and Wang; Koopmans, Ruud and Paul Statham, eds. 2000. Challenging Immigration and Ethnic Relations Politics: Comparative European Perspectives. New York: Oxford University Press.
³ Kim, Claire Jean. 1999. “The Racial Triangulation of Asian Americans,” Politics and Society 27(1): 105-58; Oboler, Suzanne. 1995. Ethnic Labels, Latino Lives. Minneapolis: University of Minnesota Press; Jones, F.L. 2000. “Diversities of National Identity in a Multicultural Society: The Australian Case,” National Identities 2(2) (July 2000): 175-186.
⁴ Codagnone, Cristiano. 1998. “New Migration and Migration Politics in Post-Soviet Russia,” Ethnobarometer Programme Working Paper No. 2, CSS/CEMES, включая цитированные фразы.
⁵ Данное исследование было осуществленно за счет средств научных грантов полученных автором от Фонда Джона Д. и Катерин Т. Макартуров по Программе глобальной безопасности и устойчивого развития (Program on Global Security and Sustainability) и от Национального Научного Фонда США (номер SES-0452557). Автор глубоко благодарен соавторам грантовых проектов, к.и.н. Сергею Голунову из Волгоградского госуниверситета за помощь в концептуализации проекта и профессору Ричарду Хофстеттеру из Сан-Диегского государственного университета за ценные методологические консультации в разработке инструментария опроса. Особую признательность автор также выражает сотрудникам Левада-центра Людмиле Хахулиной и Эмилии Азарх и директору Лаборатории изучения общественного мнения ИИАЭ ДВО РАН Евгению Плаксену за активное участие в разработке анкеты, проведении опроса и представлении результатов.
⁶ Определение населенных пунктов и первичных единиц отбора респондентов (ПЕО) проводился в соответствии со стандартной методикой Левада-центра. Подробное описание можно получить непосредственно от автора по электронной почте.
⁷ «Ближнего зарубежья»
⁸ Если респондент давал ответ не в процентах, а в долях (напр., «одна четверть»), то интервьюер переводил доли в проценты при записи ответа в анкете.
⁹ Изменение разбивки данных по диадам с регион-группа на группа-регион позволяет проконтролировать межгрупповые и межрегиональные различия, что будет сделано далее.
¹⁰ Данные настоящего исследования не включают субъекты Российской Федерации (Ингушетия, Чечня, Дагестан, Башкортостан), где искажение этносостава, вероятно, имело массовый характер, намного превышая вероятные систематические ошибки или погрешности, характерные для учета населения при переписи в целом.
¹¹ Хотя интуитивно и есть смысл ожидать, что степень преувеличения будет выше по более многочисленным группам мигрантов, математическая логика говорит об обратном, учитывая, что чем меньший процент в населении региона составляет группа, тем меньше знаменатель в формуле и тем выше степень преувеличения. С другой стороны, и математическая логика не объясняет контрастов между фиксируемыми переписью и воспринимаемыми индивидуальными жителями долями чеченцев в сравнении с узбеками и казахов в сравнении с азербайджанцами.
¹² См. Green D.P., Strolovitch D.Z., and J.S. Wong. 1998. “Defended Neighborhoods, Integration, and Racially Motivated Crime,” American Journal of Sociology 104(2): 372-403 и обзор литературы там же.
¹³ Татарстан, где уровень миграции сопоставим, является этнически гетерогенным регионом.
¹⁴ Это не обязательно означает, что региональный контекст не так важен, как этничность мигрантов, хотя такой вывод не противоречит результатам в Таблице 2.
¹⁵ Для экономии места, таблицы корреляции и диаграмма рассеивания данных не приводятся, но их можно получить непосредственно от автора по электронной почте.
¹⁶ Формально, под «случаем» понимается выраженный цифрой один ответ одного респондента на один вопрос анкеты (если возможны несколько вариантов ответа на один и тот же вопрос, то каждый вариант может рассматриваться как «случай» при анализе).
¹⁷ Поскольку региональные выборки отличаются по числу ответивших на данные вопросы респондентов, в данном анализе используется метод Шеффе (Scheffe), при котором эффекты данных различий нивелируются за счет использования во всех выборках одного и того же среднего гармонизированного числа ответов по каждому вопросу.
¹⁸ Т.е., даже в самых «толерантных» из регионов опроса усредненное мнение респондентов серьезно склоняется в сторону поддержки поголовной депортации.