Агентно-ориентированная модель миграции в страны Европейского Союза с учетом индивидуальной системы принятия решений

 
Код статьиS207751800005804-3-1
DOI10.18254/S207751800005804-3
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Название журналаИскусственные общества
Выпуск
Аннотация

В данной статье представлена агентно-ориентированная модель миграционных потоков в страны Европейского Союза, учитывающая индивидуальные предпочтения агентов-мигрантов, реализованная в системе AnyLogic. Данная модель основана на использовании методов системной динамики и агентного моделирования, применение которых позволило учесть индивидуальную систему принятия решений агентов-мигрантов. Подобная система позволяет прогнозировать динамику и структуру миграционных потоков в страны Европейского Союза с учетом влияния важнейших макроэкономических характеристик европейских стран (ВВП, стоимость трудовых ресурсов, уровень социальных расходов и др.), а также характеристик агентов-мигрантов (страны-происхождения, возраста, социального статуса и др.), влияющих на индивидуальную систему принятия решений.

Ключевые словамиграция, агентное моделирование, экономика ЕС
Источник финансированияПроект выполнен при частичной финансовой поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований (Грант РФФИ № 18-51-14010 АНФ_а)
Получено28.06.2019
Дата публикации08.07.2019
Кол-во символов21645
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
1

Введение

В настоящее время наблюдается устойчивый рост миграции в страны Европейского Союза (ЕС). Напомним, что Европейский миграционный кризис возник в 2015 г. При этом, с января по сентябрь 2015 г. в ЕС прибыло от 1 до 2 млн. беженцев и нелегальных мигрантов. На рис. 1 представлена динамика численности мигрантов в страны ЕС по данным OECD1 за период 2000 – 2016 гг.

1. OECD International Migration Statistics
2
image2

Рис. 1. Динамика численности мигрантов в страны ЕС.

3

Как видно на рис. 1, наибольший приток мигрантов наблюдается в Германии, далее в Италии, Испании и Нидерландах. При этом, как было показано в работе [8], в которой ранее нами было представлено исследование миграционных потоков в страны Европейского Союза на основе предложенной расширенной гравитационной модели, усиление темпов миграции во многом обусловлено вторичным перераспределением миграционных потоков внутри ЕС. Беженцы и экономические мигранты приезжают в страны Южной Европы (Италию, Испанию, Грецию) только лишь с целью транзитного перемещения в экономически более развитые страны Северной и Западной Европы (Германию, Великобританию, Нидерланды и др.). Выход Великобритании из ЕС («брексит») может способствовать еще большему усилению миграционного кризиса, т.к. сократит мигрантам возможности выбора среди наиболее привлекательных стран ЕС. Как было отмечено в работе [8], при выборе той или иной страны для миграции, человек руководствуется в первую очередь условиями жизни в соответствующей стране. При этом, существуют различные кластеры мигрантов со своими индивидуальными правилами поведения, в частности, следующие:

4
  • мигранты-беженцы, ориентированные на размер социальных пособий и пособия по безработице в стране иммиграции;
  • экономические мигранты, ориентированные преимущественно на минимальный уровень заработной платы;
  • высококвалифицированные мигранты, ориентированные на средний уровень заработной платы и размер рынка труда (уровень безработицы);
  • пенсионеры, ориентированные на общий уровень жизни, качество медицинских услуг и климатические факторы;
  • прочие мигранты.
5 При выборе страны для миграции большое значение имеет наличие культурных, языковых и исторических связей между страной-источником и страной иммиграции. Так, например, граждане Германии чаще переезжают в Австрию и Швейцарию, пенсионеры из Великобритании чаще переезжают в Испанию, граждане стран Восточной Европы (Болгарии, Польши и др.) предпочитают экономически более развитые страны ЕС, преимущественно, Германию, далее с большим количественным разрывом Великобританию, Нидерланды, Испанию и др. Таким образом, поведение агентов-мигрантов вполне объяснимо в рамках гравитационной модели, учитывающей влияние множественных факторов (таких как размер социальных пособий, заработная плата, уровень безработицы и др.).
6

Данная работа посвящена разработке имитационной модели миграции в страны ЕС с учетом индивидуальной системы принятия решений. Цель подобной модели – спрогнозировать динамику миграционных потоков и их структуру на среднесрочную и долгосрочную перспективу при различных значениях влияющих факторов (миграционных квот, размеров социальных пособий и др.), формируемых со стороны стран ЕС. Для компьютерной реализации подобной модели используется система AnyLogic, а также методы крупномасштабного агентно-ориентированного моделирования (АОМ), предложенные в работе [7], позволяющие распараллелить процедуру создания, функционирования и взаимодействия агентов с использованием технологии MPI (интерфейса передачи сообщений). С целью снижения размерности системы, обеспечивается переход от агентов-людей к агентам-кластерам людей (в соотношении 1:1000). В результате, в спроектированной модели ежегодно создаются и распределяются по странам ЕС от 4,5 тыс. (в 2019 г.) до 10 тыс. агентов (в 2030 г.) агентов (кластеров мигрантов), что характеризует данную систему как крупномасштабную.

всего просмотров: 1167

Оценка читателей: голосов 0

1. Акопов А.С. Имитационное моделирование: учебник и практикум для академического бакалавриата // А.С. Акопов. — Москва: Издательство Юрайт, 2017. – 389 с.

2. Акопов А.С., Хачатрян Н. К. Агентное моделирование: учебно-методическое пособие. // М.: ЦЭМИ РАН, 2016.

3. Акопов А.С., Хачатрян Н.К. Системная динамика: учебно-методическое пособие. // М.: ЦЭМИ РАН, 2014.

4. Акопов А.С., Бекларян Л.А. Агентная модель поведения толпы при чрезвычайных ситуациях // Автоматика и телемеханика, № 10, 2015, c. 131–143.

5. Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики. // М.: Экономика, 2008.

6. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). // М.: Экономика, 2013. – 295 с.

7. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Разработка программной платформы для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования сложных социальных систем // Программная инженерия. 2019. Т. 10. № 4. c. 167-177.

8. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Ровенская Е.А., Стрелковский Н.В. Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского Союза // Экономика и математические методы. 2019. Т. 55. № 1. c. 3-15.

9. Akopov A. S., Beklaryan L. Simulation of human crowd behavior in extreme situations // International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2012. Vol. 79. No. 1. p.121-138.

10. Anderson J.E. A theoretical foundation for the gravity equation. // American Economic Review. 1979. Vol. 69, p. 106–116.

11. Bonabeau E. Agent-based modeling: methods and techniques for simulating human systems // Proc. National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99(3), p. 7280-7287.

12. Schelling T.C. Dynamic Models of Segregation // Journal of Mathematical Sociology. 1971. Vol. 1(2), p. 143–186.

13. Stewart Q.J. The development of social physics // American Journal of Physics, 1950, Vol. 18, p. 239?253.

14. Whelpton P.K. Population of the United States, 1925 to 1970. // The American Journal of Sociology, 1928, Vol. 34, № 2, p. 253-270.

15. 2

Система Orphus

Загрузка...
Вверх