Все
 
 
 


Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского Союза
 
Код статьиS042473880004044-7-1
DOI10.31857/S042473880004044-7
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Макаров Валерий Леонидович  
Должность: Научный руководитель ЦЭМИ РАН
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Москва, РФ
Бахтизин Альберт Рауфович
Должность: Директор ЦЭМИ РАН
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Бекларян Гаянэ Левоновна
Должность: cтарший научный сотрудник
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: РФ
Акопов Андраник Сумбатович
Должность: главный научный сотрудник
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: РФ
Ровенская Елена Александровна
Должность: Руководитель программы
Аффилиация: Международный институт прикладного системного анализа (IIASA)
Адрес: Австрия
Стрелковский Никита Витальевич
Должность: научный сотрудник
Аффилиация: Международный институт прикладного системного анализа (IIASA)
Адрес: Австрия
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 55 Номер 1
Страницы3-15
Аннотация

В статье представлена укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского союза (ЕС), реализованная в системе AnyLogic, созданная в виде расширенной гравитационной модели. В модели принятие индивидуальных решений со стороны агентов-мигрантов основывается на комплексной оценке социально-экономической, географической и прочей дифференциации соответствующих стран. При этом одни факторы притягивают мигрантов, а другие отталкивают. Отличительной особенностью модели является дифференциация миграционных потоков по категориям мигрантов с выделением различных влияющих факторов, отражающих индивидуальные предпочтения агентов-мигрантов по отношению к агентам-странам (членам ЕС). Выделяются множественные управляющие параметры, влияющие на распределение миграционных потоков между странами ЕС, в частности миграционные квоты, пособия по безработице, минимальная заработная плата и др. Сформулирована важнейшая бикритериальная оптимизационная задача стран ЕС по выбору рациональной миграционной и экономической политики, основанной, в частности, на максимизации интегрального ВВП и минимизации общего числа мигрантов, за счет управления параметрами, влияющими на структуру миграционных потоков и трудовые ресурсы, а также затраты на их обслуживание. Впервые предложена и изучена расширенная гравитационная модель, описывающая динамику миграционных потоков с выделением множественных факторов, дифференцированно влияющих на привлекательность стран ЕС для различных групп мигрантов, например внутренних мигрантов, экономических мигрантов, беженцев и др.

Ключевые словаагентное моделирование миграционных потоков, многокритериальная оптимизация, AnyLogic, проблемы миграции в ЕС.
Источник финансированияПроект выполнен при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-51-14010 АНФ_а).
Получено14.03.2019
Дата публикации21.03.2019
Кол-во символов23822
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

Оглавление

1. ВВЕДЕНИЕ
2. ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ МИГРАЦИОННЫХ ПОТОКОВ
3. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ
1

1. ВВЕДЕНИЕ
2 В настоящее время актуализируется задача рационального управления миграционными потоками, в особенности для стран ЕС. Согласно данным статистической службы Европейского союза (Евростат), в общей сложности 4,3 млн человек иммигрировали из внешних стран в страны–члены ЕС в течение 2016 г., и 3,0 млн человек иммигрировали внутри стран ЕС. Однако эти общие показатели не отражают миграционных потоков в целом, поскольку они также включают потоки между различными государствами–членами ЕС. Среди этих 4,3 млн иммигрантов в 2016 г., примерно 2,0 млн человек было из стран, не входящих в ЕС, и 1,3 млн человек — с гражданством другого государства–члена ЕС.
3 Интерес также представляют темпы роста иммиграции, а также распределение мигрантов по странам–членам ЕС1. Так, например, средний темп роста годовой иммиграции в отдельные страны ЕС в 2014—2016 гг. составил: 30,8% для Греции, 23,0 для Германии, 11,7 для Австрии. По данным за 2016 г., на долю Федеративной Республики Германия приходится примерно 23% всего числа иммигрантов в ЕС. При этом на группу наиболее экономически развитых стран (Федеративной Республики Германия, Франция, Италия, Испания, Великобритания, Австрия, Нидерланды, Швеция) приходится 70% от общего числа мигрантов. Данный факт наглядно демонстрирует существующий дисбаланс в распределении миграционных потоков между странами–членами ЕС, а также влияние хорошо известного гравитационного эффекта, описанного в работах (Stewart, 1955; Yap, 1977; Anderson, 1979; Deardorff, 1998, Lewer, Berg, 2008; Ramos, Suriñach, 2013). 1. 1 См.: >>>>
4 Данный эффект основан на влиянии множественных факторов, и в частности разницы между уровнем жизни в стране, из которой эмигрирует население, и стране, в которую они иммигрируют. Чем больше эта разница, тем более привлекательнее страна является для иммигрантов. Для оценки данной разницы могут быть использованы различные характеристики (например, ВВП (Lewer, Berg, 2008)) или их линейные комбинации (численность населения, уровень безработицы, темпы промышленного роста и др.). Значимость каждого фактора оценивается с помощью эконометрических методов. Могут учитываться географические, исторические, языковые, культурные связи между странами, положительно влияющие на соответствующие миграционные потоки.
5 Несмотря на очевидные достоинства данного подхода, а именно, учет влияния множественных факторов на динамику миграции, а также ориентацию на экономическое выравнивание соответствующих стран, имеются определенные упрощения, связанные с игнорированием проблемы вторичного перераспределения миграционных потоков, а также с их естественной рециркуляцией. Так, например, многие иммигранты, приезжая, в частности, в Грецию и Италию, далее переезжают в экономически более благополучные страны (например, Германию, Великобританию). При этом многие граждане стран–членов ЕС, участвуют во внутренней миграции, обусловленной появлением новых рабочих мест и обучением, с последующим возвращением к месту постоянного проживания.

Цена публикации: 0

Всего подписок: 2, всего просмотров: 3171

Оценка читателей: голосов 0 

1. Акопов А.С. (2015). Имитационное моделирование. Учебник и практикум. М.: ЮРАЙТ.
2. Бекларян Г.Л. (2018). Укрупненная имитационная модель внешнеэкономической деятельности РФ // Экономическая наука современной России. № 4. С 50—65.
3. Бахтизин А.Р. (2008). Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика.
4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013). Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика.
5. Akopov A.S., Beklaryan L.A., Saghatelyan A.K. (2017). Agent-Based Modelling for Ecological Economics: A Case Study of the Republic of Armenia // Ecological Modelling. Vol. 346. P. 99—118.
6. Anderson J.E. (1979). A Theoretical Foundation for the Gravity Equation // American Economic Review. Vol. 69. P. 106—116.
7. Beklaryan A., Akopov A.S.  Simulation of Agent-rescuer Behaviour in Emergency Based on Modified Fuzzy Clustering. In: “AAMAS'16: Proceedings of the 2016 International Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems. Richland: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems”. P. 1275—1276.
8. Deardorff A. (1998). Determinants of Bilateral Trade: Does Gravity Work in a Classical World? In: Frankel J.A. (ed.) “Regionalization of the World Economy”. Chicago: University of Chicago. P. 7—22.
9. Epstein J. (2007). Generative Social Science. Studies in Agent-Based Computational Modeling. Hardcover.
10. Grimm V., Railsback S.F. (2005). Individual-Based Modeling and Ecology. Princeton: Princeton University Press.
11. Klabunde A., Willekens F. (2016). Decision-Making in Agent-Based Models of Migration: State of the Art and Challenges // European Journal of Population. Vol. 32. No. 1. P. 73—97.
12. Lewer J.J., Berg H.V.D. (2008). A Gravity Model of Immigration // Economics Letters. Vol. 99 (1). P. 164—167.
13. Miller J.H. (2007). Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton: Princeton Studies in Complexity.
14. Ramos R., Surinach J.  (2013). A Gravity Model of Migration between ENC and EU. [Электронный ресурс] Working Paper 2013/17. P. 26.  Режим доступа: http://www.ub.edu/irea/working_papers/2013/201317.pdf,  свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2018  г.).
15. Silveira J.J., Espindola A.L., Penna T.J.P. (2006). Agent-Based Model to Rural-Urban Migration Analysis // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Vol. 364. P. 445—456.
16. Stewart Q.J. (1950). The Development of Social Physics // American Journal of Physics. Vol. 18. P. 239—253.
17. Yap Y.L. (1977). The Attraction of Cities: A Review of the Migration Literature // Journal of Development Economics. Vol. 4 (3). P. 239—264.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх