Все
 
 
 


Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости
 
Код статьиS042473880018960-5-1
DOI10.31857/S042473880018960-5
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Макаров Валерий Леонидович  
Аффилиация: Научный руководитель Центрального экономико-математического института 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 58 Номер 1
Страницы113-130
Аннотация

В статье представлен подход к моделированию социально-экономических последствий миграции на основе расширенной модели взаимодействия мигрантов с коренными жителями, в которой регулирующая функция государства состоит в централизованном создании новых рабочих мест, различающихся уровнем «технологической отдачи» (т.е. производительности труда, зависящей от отраслевой принадлежности формируемых рабочих мест). Предлагаемый в статье подход основан на ранее предложенной модели взаимодействия мигрантов cкоренными жителями и ориентирован на исследование социально-экономических последствий миграции в системе с более сложной регулирующей функцией государства, создающего низко- и высокотехнологичные рабочие места, соответственно привлекательные для мигрантов и коренных жителей. При создании рабочих мест агент-государство руководствуется двумя возможными стратегиями: создание кластерно-ориентированных рабочих мест в зонах высокой концентрации мигрантов и коренных жителей и равномерно распределенных рабочих мест с целью увеличения частоты взаимодействий между агентами различных классов и снижения уровня сегрегации населения. При этом особое внимание уделяется процессам ассимиляции, временные характеристики которой зависят от уровня сегрегации исследуемых сообществ, государственных инвестиций в образование и интеграцию и др. 

 

В предложенной модели учитывается влияние различных управляющих параметров, в частности, влияние уровня толерантности на выбор агентом места локации в условиях ограниченного соседства, влияние уровня образования на размерность области поиска нового рабочего места и другие важные характеристики, отражающие особенности поведения членов исследуемых сообществ. При этом социально-экономические последствия миграции исследуются при различных сценарных условиях, в частности, различающихся по паттернам поведения агентов, принадлежащих рассматриваемым сообществам, темпам притока новых мигрантов, уровню государственных расходов на образование и др.

 

Ключевые словаагентное моделирование миграции, государственное регулирование занятости, социально-экономические последствия миграции, AnyLogic
Источник финансированияИсследование выполнено при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-51-14010 АНФ_а).
Получено27.02.2022
Дата публикации18.03.2022
Кол-во символов34791
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 2, всего просмотров: 483

Оценка читателей: голосов 0 

1. Акопов А.С. (2014). Имитационное моделирование: учебник и практикум. М.: ЮРАЙТ. 389 c.
2. Белоусов Ф.А. (2017). Модель сообществ с двумя способами воспроизводства продукта (мо-дель «кочевников» и «землепашцев») // Экономика и математические методы. Т. 53. № 3. С. 93–109.
3. Бреер В.В. (2016). Модели толерантного порогового поведения (от Т. Шеллинга – к М. Грановеттеру) // Проблемы управления. № 1. С. 11–20.
4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Ровенская Е.А., Стрелков-ский Н.В. (2020). Агентное моделирование популяционной динамики двух взаимодей-ствующих сообществ: мигрантов и коренных жителей // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56. № 2. С. 5–19.
5. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Ровенская Е.А., Стрелков-ский Н.В. (2019). Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского союза // Экономика и математические методы. Т. 55. № 1. С. 3–15.
6. Bacolod M., Rangel M.A. (2017). Economic assimilation and skill acquisition: Evidence from the occupational sorting of childhood immigrants. Demography, 54, 571–602.
7. Beklaryan A.L., Akopov A.S. (2016). Simulation of agent-rescuer behavior in emergency based on modified fuzzy clustering. In: AAMAS'16: Proceedings of the 2016 International confer-ence on autonomous agents & multiagent systems. Richland: International foundation for autonomous agents and multiagent systems, 1275–1276.
8. Bezdek C.J. (1974). Cluster validity with fuzzy sets. Journal of Cybernetics, 3 (3), 58–73.
9. Bezdek C.J. (1981). Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Norwell (Mass.): Kluwer Academic Publishers.
10. Bleakley H., Chin A. (2010). Age at Arrival, English Proficiency, and Social Assimilation Among US Immigrants. American Economic Journal: Applied Economics, 2(1), 165–192.
11. Borshchev A. (2013). The big book of simulation modeling: Multimethod modeling with AnyLogic 6. Lisle (IL): AnyLogic North America.
12. Bove V., Elia L. (2017). Migration, diversity, and economic growth. World Development, 89, 227–239.
13. Dekking M. (2005). A modern introduction to probability and statistics: Understanding why and how. London: Springer.
14. Dudley D.O., Lieberson S. (1959). Ethnic segregation and assimilation. American Journal of Soci-ology, 64 (4), 366–374.
15. Duncan O.D., Duncan B. (1955). Methodological analysis of segregation indexes. American So-ciological Review, 20 (2), 210–217.
16. Gorodzeisky A., Semyonov M. (2019). Unwelcome immigrants: Sources of opposition to different immigrant groups among Europeans. Frontiers in Sociology, 4, 24, 1–10.
17. Granovetter M. (1978). Threshold models of collective behavior. The American Journal of Sociology, 83 (6), 1420–1443.
18. Jean S., Causa O., Jimenez M., Wanner I. (2010). Migration and labour market outcomes in OECD countries. OECD Journal: Economic Studies, 2010, 1–34.
19. Kain J.F. (1969). Coping with ghetto unemployment. Journal of the American Institute of Plan-ners, 35 (2), 80–83.
20. Lavrinovicha I., Lavrinenko O., Teivans-Treinovskis J. (2015). Influence of education on un-employment rate and incomes of residents. Procedia — Social and Behavioral Sciences, 174, 3824–3831.
21. Lorscheid I., Heine B. O., Meyer M. (2012). Opening the ‘black box’ of simulations: Increased transparency and effective communication through the systematic design of experiments. Comput. Math. Organ. Theory, 18, 22–62.
22. Pew Research Center (2020). A majority of Americans say immigrants mostly fill jobs U.S. citizens do not want. Washington, Pew Research Center, June 10.
23. Richmond P., Walker D., Coakley S., Romano D. (2010). High performance cellular level agent-based simulation with FLAME for the GPU. Briefings in Bioinformatics, 11 (3), 334–347.
24. Sabot R.H. (1982). Migration and the labor market in developing countries. New York. Taylor and Francis.
25. Schelling T.C. (1971). Dynamic models of segregation. The Journal of Mathematical Sociology, 1 (2), 143–186.
26. Urselmans L., Phelps S. (2018). A Schelling model with adaptive tolerance. PLoS ONE, 13 (3), e0193950.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх