Оценка и прогнозирование пространственной миграции с учетом транспортной специфики
Автор: Бычкова А.А.
Журнал: Ars Administrandi. Искусство управления @ars-administrandi
Рубрика: Управление развитием человеческого потенциала
Статья в выпуске: 3 т.16, 2024 года.
Бесплатный доступ
Введение: в статье описывается важность изучения взаимосвязей между миграционными потоками и транспортной системой для разработки стратегии пространственного развития территорий страны. Миграция рассматривается автором как процесс переселения граждан из региона в регион.
Миграция, arima-моделирование, факторы миграции, прогноз, динамика, регионы, переселение
Короткий адрес: https://sciup.org/147246797
IDR: 147246797 | DOI: 10.17072/2218-9173-2024-3-498-512
Текст научной статьи Оценка и прогнозирование пространственной миграции с учетом транспортной специфики
В мире постоянно происходят демографические, экономические, социальные, политические и глобализационные перемены, поэтому исследование изменений миграционных потоков является актуальным по целому ряду причин.
Перемещение населения может оказывать значительное влияние на демографическую ситуацию в стране. Исследование людских потоков позволяет понять, какие изменения происходят в составе населения и как это может отразиться на обществе. Старение населения и низкая рождаемость ведут к увеличению числа мигрантов, которые перемещаются в поисках работы и лучших условий жизни.
Не менее значительно миграция может влиять и на экономическую ситуацию в стране. Например, мигранты вносят существенный вклад в национальную экономику, занимаясь низкооплачиваемым трудом (Islam et al., 2024), а также платя налоги и потребляя товары и услуги. Исследование миграционного движения способствует осознанию того, какие изменения происходят в экономике и как это определяет развитие страны в целом (Власов и Неме-рюк, 2020). Глобальные изменения в экономике, в частности в торговой политике, влияют на потоки переселения. Так, снижение торговых барьеров может увеличить число мигрантов, перемещающихся в поисках работы или улучшения своего положения (Вечканов, 1981).
Миграционные движения способны воздействовать и на социальную ситуацию в стране. Например, мигранты могут столкнуться с дискриминацией и трудностями интеграции в общество. Исследование потоков позволяет понять, какие социальные изменения происходят в обществе и как можно справиться с возникающими проблемами.
Наконец, переселение граждан является одним из выражений глобализации и связано с переменами в мировой экономике, культуре и политике; их исследование дает ответы на вопросы, как глобализация влияет на перемещение людей и как страны могут адаптироваться к этим процессам. Политические изменения, такие как войны, конфликты, диктатуры, государственные перевороты и т. д., ведут к росту числа беженцев и вынуждают людей переселяться в другие страны (Бурда, 2024).
Изучение изменений миграционной динамики, миграционных процессов важно не только для понимания демографических, экономических, социальных и глобализационных изменений, происходящих в современном мире, но и для разработки стратегий управления ими (Iashvili and Baratashvili, 2024). Поскольку активность переселения меняется ежегодно, цель данного исследования – моделирование прироста миграции в регионах России для построения сценарных прогнозов на ближайший временной период.
Задачами исследования являются:
-
- изучение социально-экономических факторов, которые оказывают воздействие на изменение прироста миграции населения;
-
- анализ текущего состояния миграции на основе собранных данных за 2018–2021 годы;
-
- построение прогнозных сценариев;
-
- определение перспектив миграции.
Так как все перемещения, в том числе миграционные, осуществляются непосредственно через транспортную систему, изучение этих взаимосвязей необходимо для разработки и корректировки стратегии пространственного развития территорий страны.
Гипотеза автора состоит в том, что сценарное моделирование миграции на транспорте позволяет прогнозировать и анализировать влияние различных факторов на пространственное развитие регионов, а также способствует оптимизации транспортной инфраструктуры для улучшения миграционных процессов. Изучение потоков переселения дает возможность определить, какие направления миграции наиболее популярны и какие маршруты наиболее востребованы. Такого рода информация полезна при планировании транспортной инфраструктуры. Научная новизна данного исследования заключается в использовании ARIMA-моделирования для прогнозирования и анализа пространственного развития миграции, что предоставляет новые инструменты и формирует новые подходы к оптимизации развития регионов и инфраструктуры на основе временных данных. Это позволяет эффективнее учитывать временные изменения и взаимосвязи между переменными в контексте миграционных процессов.
Полученные данные можно применить в строительстве новых автомобильных и железных дорог, аэропортов, а также для развития других видов транспорта.
Систематический мониторинг миграционных потоков может помочь в разработке транспортной политики, определении тарифов на проезд, распределении транспортных средств и установлении правил перевозки пассажиров.
Исследование перемещений граждан позволит транспортным компаниям и организациям повысить качество оказываемых услуг путем добавления новых рейсов или улучшения обслуживания пассажиров.
Анализ миграционных потоков будет способствовать развитию мультимодальной транспортной системы, объединяющей различные виды транспорта, а это, в свою очередь, позволит мигрантам перемещаться быстрее и эффективнее, повысит уровень комфорта перевозок, увеличит степень доступности транспорта для передвижения в различные регионы страны, а также может снизить негативное влияние на окружающую среду – например, путем развития энергоэффективных транспортных средств или сокращения количества автомобилей на дорогах.
Информационный блок о концентрации мигрантов в определенных регионах позволит правительству и транспортным компаниям в целях обеспечения безопасности разрабатывать транспортные маршруты, развивать современную инфраструктуру на станциях, совершенствовать эксплуатацию транспорта.
В совокупности изучение миграционного движения и связанных с ним социально-экономических факторов поможет улучшить транспортную систему страны, обеспечить мобильность и безопасность мигрантов, а также оптимизировать использование транспорта в обществе.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Обзор литературы
Миграционные процессы – это сложное явление, тесно связанное с экономикой, социальными и демографическими изменениями. Миграция внутри страны – это один из видов переселения, имеющий особое значение для социально-экономического развития государства. Российские ученые-
Бычкова А. А. Оценка и прогнозирование пространственной миграции с учетом транспортной специфики экономисты проводят исследования, в которых анализируют миграционные процессы, оценивают масштабы межрегиональной активности граждан, изучают факторы, влияющие на миграционные процессы, а также последствия миграции для различных регионов России.
Рассмотрим ряд отечественных исследований, посвященных миграции. О методах исследования миграции населения высказывался (Переведенцев, 1971). В работах (Рыбаковский, 2024; Рыбаковский и др., 2019) изучается последовательность переселения людей в России, социально-экономические и демографические факторы миграции, сезонная миграция населения. Теоретические и методологические аспекты процессов миграции в России также исследуют (Карцева и др., 2021). Они расширили проблематику, занимаясь межрегиональной миграцией в контексте молодежных переселений. Различные виды миграции, включая внутреннюю, а также факторы, которые могут способствовать или препятствовать ее развитию, рассматривают (Воробьева и Субботин, 2021; Леденева и Рахманов, 2023). И. А. Ефремовым проводилось исследование основных тенденций и проблем в области миграции, прослеживалась динамика изменений миграционного движения по его составу (Ефремов, 2023).
С. А. Сарыглар и С. Г. Максимова обсуждают факторы, влияющие на транзитную миграцию, и занимаются моделированием динамики этого явления с помощью математических моделей; изучают механизмы воспроизводства миграционных потоков и оценивают их влияние на экономическое и социальное развитие регионов. Полученные авторами результаты могут быть полезны для разработки политики в области миграции и управления миграционными потоками (Сарыглар и Максимова, 2020). На важность для миграции доступности транспортных средств и комфортности условий перевозок обратила внимание (Бардаль, 2021). Е. В. Павловский описал модели и алгоритмы расчетов миграционных процессов и указал на необходимость их учета в прогнозировании внешних выбытий из России (Павловский, 2018).
Ни для кого не секрет, что миграция является одним из самых значимых явлений современного мира, влияющим как на экономическое, социальное и культурное развитие стран и регионов, так и на жизнь отдельных людей. Именно поэтому многие зарубежные ученые исследуют различные аспекты миграции внутри стран и между ними.
С точки зрения (Ravenstein, 1885, 1889), для анализа потоков переселения между регионами, оценки дальности и направления миграции, а также исследования факторов, влияющих на принятие людьми решения о переезде, может быть использован географический подход. Д. С. Масси и его соавторы рассмотрели различные теории международной миграции и их применение в социологии, экономике и других дисциплинах. Они изучили теории, основанные на экономических, социологических, демографических и антропологических подходах. Среди описанных ими в статье – теория капитала, теория доходов, теория внутреннего рынка труда, теория сетей, теория культурной диффузии и теория мировых систем (Massey et al., 1993). Различные теории, а также методы исследования географии миграции изучаются в работе «Брексит, раса и миграция», в ней же приводятся некоторые существенные при- меры и предложения их использования (Burrell et al., 2019). Об экологической миграции, когда перемещение людей является одним из ответов на изменения окружающей среды, пишут (Gamlen et al., 2018).
Ж. Дюмон и Ж.-К. Леметр определяют миграцию как явление, влияющее на демографические и экономические процессы в странах ОЭСР, и обсуждают методологические и концептуальные вопросы, связанные с оценкой миграционных потоков и статуса мигрантов в разных странах (Dumont and Lemaître, 2005). С. Сассен, изучая тему миграции и иммиграции и анализируя эффекты глобализации, утверждает, что глобализация приводит к росту международного переселения и создает новые формы глобальных неравенств, которые затрагивают и местные сообщества, и иммигрантов. Она также рассматривает, как эти процессы воздействуют на государственную политику и социальную структуру (Sassen, 1999). Нехватка рабочей силы, отмечают (Beckers et al., 2024), значительно влияет на решения о миграции: люди чаще стремятся уехать, если в стране назначения существует дефицит специалистов их профиля, а нехватка в родной стране, напротив, снижает их миграционные намерения. О важной роли вынужденной миграции в формировании Канады пишет (Clark-Kazak, 2024). Миграционная политика рассматривается автором с разных точек зрения и с опорой на документальные источники и жизненный опыт перемещенных людей на всех уровнях управления в стране.
Текущее состояние миграционного прироста
На сегодняшний день миграционные потоки в России распределяются неоднородно, регионы демонстрируют как прирост, так и убыль, при этом в целом по стране миграционный прирост имеет положительное значение.
Изменение миграционного прироста в России в течение последних несколь-кихлетбылонепредсказуемо,посколькувозниклинепредвиденныерискиввиде пандемии COVID-19 и ряда других экономических последствий (см. табл. 1).
Таблица 1 / Table 1
Динамика изменения миграции / Migration change dynamics
Год |
Миграционный прирост, чел. |
Изменение по отношению к предыдущему году, % |
2011 |
334 924 |
– |
2012 |
309 096 |
–7,7 |
2013 |
283 257 |
–8,4 |
2014 |
270 036 |
–4,7 |
2015 |
245 384 |
–9,1 |
2016 |
261 948 |
6,8 |
2017 |
211 878 |
–19,1 |
2018 |
124 854 |
–41,1 |
2019 |
285 103 |
128,8 |
2020 |
106 474 |
–62,7 |
2021 |
429 902 |
303,1 |
Источник: составлено автором на основе данных Росстата.
Опираясь на данные таблицы 1, можно заключить, что с 2011 по 2015 год убыль населения была незначительной. В 2011 году страна столкнулась с экономическими проблемами, в том числе с падением цен на нефть и газ, что привело к замедлению экономического роста и увеличению безработицы. Эти факторы, очевидно, уменьшили привлекательность России для иностранных мигрантов. На миграционный прирост также могли повлиять происходившие в стране за последние годы политические и экономические изменения. Например, с 2014 года Россия ввела санкции против западных стран в ответ на их санкции против нее. Это ухудшило международные отношения и, как следствие, снизило поток мигрантов. Нельзя, наконец, не учитывать и демографические тенденции в России. С 2011 года рождаемость в стране сни-жалась,чтомоглопривестиквнутреннемумиграционномуприростув2016году.
Особое внимание привлекает межрегиональная миграция в России за последние четыре года, отраженная в таблице 1. В 2018 году было запущено транспортное сообщение с Республикой Крым. Значительно повлияли на миграционные потоки ковидные ограничения 2020 года. В 2019-м в стране приняли Стратегию пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года1. Все это во многом объясняет переменный характер миграционного прироста в России в этот период: наиболее высокий прирост в 2019 году, существенное его снижение в 2020-м и значительное возрастание в 2021-м.
В целом межрегиональная миграция в России в 2018–2021 годах характеризуется сложными тенденциями, связанными с различными экономическими, социальными и демографическими факторами. Согласно данным на сайте Росстата2, в 2018 году наибольший миграционный прирост был зарегистрирован в Московской области (105,5 тыс. чел.), городе Москве (98,7 тыс. чел.) и Краснодарском крае (47,5 тыс. чел.). Миграционная убыль была зафиксирована в Оренбургской области (–12 тыс. чел.), Республике Дагестан (–11 тыс. чел.) и Саратовской области (–10,3 тыс. чел.). В 2019 году топ-3 регионов с наибольшим миграционным приростом почти не изменился: Московская область (110,1 тыс. чел.), Москва (47,6 тыс. чел.) и Ленинградская область (37,9 тыс. чел.). Миграционная убыль была зафиксирована в Омской и Астраханской областях (соответственно –12 и –7,8 тыс. чел.) и Республике Коми (–7,7 тыс. чел.). В 2020 году в связи с пандемией COVID-19 и ограничениями на въезд в Россию миграционный прирост снизился почти во всех регионах. Тем не менее наибольший прирост населения был зарегистрирован в Московской области (51,2 тыс. чел.), Краснодарском крае (33,5 тыс. чел.) и Ленинградской области (31,8 тыс. чел.). Миграционная убыль фиксировалась в Омской области (–10,3 тыс. чел.), Хабаровском крае (– 7,3 тыс. чел.),
Иркутской области (–7 тыс. чел.). Наконец, в 2021 году наибольший миграционный прирост был зарегистрирован в Московской области (113 тыс. чел.), Краснодарском крае (40,6 тыс. чел.) и Ленинградской области (37,9 тыс. чел.), а миграционная убыль зафиксирована в Омской области (–7,6 тыс. чел.), Забайкальском крае (–5,5 тыс. чел.) и Республике Коми (–4,2 тыс. чел.).
Изучение миграционных данных и теоретических основ за последние несколько лет позволяет заключить, что межрегиональная миграция в России подвержена значительным колебаниям. Несмотря на то, что в целом миграционный прирост наблюдался во многих регионах, есть и такие, где была зафиксирована миграционная убыль. Анализ миграционных данных может быть полезен для понимания экономических, социальных и демографических тенденций в разных регионах России, а также для принятия соответствующих решений в сфере государственной политики.
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Миграция была и остается важной экономической и социальной проблемой, которая требует систематического исследования. Одним из инструментов для анализа миграционных данных является ARIMA-моделирование. ARIMA позволяет прогнозировать исследуемый показатель на основе значений прошлых лет, учитывая такие факторы, как тренд, сезонность и шум. Метод Бокса – Дженкинса – это один из наиболее распространенных подходов к моделированию ARIMA, включающий в себя ряд этапов:
-
1) определение модели – этап, на котором необходимо идентифицировать оптимальные параметры модели ARIMA ( p, d, q ) на основе анализа автокорреляционной функции ( ACF ) и частной автокорреляционной функции ( PACF ) для исходных данных;
-
2) оценка параметров модели – после выбора модели требуется определить значения параметров модели, таких как авторегрессионный коэффициент ( AR ) и коэффициент скользящего среднего ( MA ). Это можно сделать с помощью метода максимального правдоподобия (Безбочина, 2020);
-
3) проверка модели – на этом этапе исследователь должен проверить, насколько хорошо модель соответствует исходному временно́му ряду. Для этого используются различные статистические тесты и графические методы.
ARIMA-моделирование методом Бокса – Дженкинса широко используется в различных областях, включая финансовые рынки, экономику, климатологию и другие области, где данные временны́х рядов играют важную роль.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В исследовании используются суммарные данные миграционного прироста по 85 регионам за период 2011–2021 годов. ARIMA-модель по исследованию миграции представлена в таблице 2.
Таблица 2 / Table 2
Переменные |
Коэффициент |
Стандартная ошибка |
z |
P -значение |
Степень значимости |
const |
258 477 |
12 731,1 |
20,30 |
<0,0001 |
*** |
phi_1 |
0,921 479 |
0,280 863 |
3,281 |
0,0010 |
*** |
phi_2 |
0,356 864 |
0,440 943 |
0,8093 |
0,4183 |
|
phi_3 |
-0,720 105 |
0,256 445 |
-2,808 |
0,0050 |
*** |
theta_1 |
-1,468 90 |
0,973 195 |
-1,509 |
0,1312 |
|
theta_2 |
1,128 57 |
2,144 36 |
0,5263 |
0,5987 |
|
theta_3 |
-1,468 89 |
6,095 48 |
-0,241 |
0,8096 |
|
theta_4 |
0,999 994 |
3,607 55 |
0,2772 |
0,7816 |
Результаты проверки модели на достоверность
Среднее зависимой переменной |
260 259,6 |
Стандартное отклонение зависимой переменной |
90845,78 |
|
Среднее инноваций |
3813,638 |
Стандартное отклонение инноваций |
34 613,68 |
|
R -квадрат |
0,861 959 |
Исправленный R -квадрат |
0,654 899 |
|
Логарифмическое правдоподобие |
-135,4833 |
Критерий Акаике |
288,9667 |
|
Критерий Шварца |
292,5477 |
Критерий Хеннана – Куинна |
286,7093 |
Результаты моделирования
Переменные |
Действительная часть |
Мнимая часть |
Модуль |
Частота |
AR |
||||
Корень 1 |
0,8995 |
0,5062 |
1,0322 |
0,0816 |
Корень 2 |
0,8995 |
–0,5062 |
1,0322 |
–0,0816 |
Корень 3 |
–1,3035 |
0,0000 |
1,3035 |
0,5000 |
МА |
||||
Корень 1 |
0,9611 |
–0,2761 |
1,0000 |
–0,0445 |
Корень 2 |
0,9611 |
0,2761 |
1,0000 |
0,0445 |
Корень 3 |
–0,2267 |
–0,9740 |
1,0000 |
–0,2864 |
Корень 4 |
–0,2267 |
0,9740 |
1,0000 |
0,2864 |
ARIMA-модель прироста миграции в России / ARIMA model of migration growth in Russia
Примечание: модель – ARIMA, использованы наблюдения 2011–2021 гг. (T = 11); зависимая переменная – RF; стандартные ошибки рассчитаны на основе Гессиана; *** – высокая значимость переменной.
Источник: составлено автором.
В таблице 3 отражены значения по трем видам сценариев к 2024 году, спрогнозированные в результате данного моделирования. Для 95 % доверительных интервалов z (0,025) = 1,96.
Таблица 3 / Table 3
Прогнозные сценарии прироста миграции / Migration growth projected scenarios
Год |
Инерционный сценарий |
Пессимистический сценарий |
Позитивный сценарий |
2022 |
158 746 |
90 904 |
226 587 |
2023 |
417 458 |
340 116 |
494 799 |
2024 |
205 226 |
103 192 |
307 260 |
Источник: составлено автором.
Представлены результаты по миграционному приросту для трех прогнозных периодов на 2022, 2023 и 2024 годы.
Инерционный сценарий предполагает сохранение текущего тренда миграционных потоков. В этом сценарии ожидается умеренный рост переселения в 2022 году и продолжающийся в последующие годы. Пессимистический сценарий предполагает снижение миграционных потоков из-за экономических или политических причин. В этом сценарии ожидается существенное снижение переселения в ближайшие годы. Наконец, позитивный сценарий предполагает увеличение миграционных потоков благодаря экономическому росту или политическим изменениям. В этом сценарии прогнозируется значительный рост миграции в ближайшие годы. При этом во всех трех сценариях миграция в 2022 году по сравнению с 2021-м вырастет. В пессимистическом сценарии рост миграции будет наименьшим, а в позитивном – наибольшим. На протяжении всех трех лет наибольшая миграционная волна прогнозируется в позитивном сценарии, а наименьшая – в пессимистическом. Инерционный сценарий предполагает умеренный рост переселения населения в течение трех лет.
Однако важно понимать, что прогнозы могут быть неточными и зависят от многих факторов, включая ситуацию в политике и экономике, социальные тенденции, изменения в международной обстановке и т. д. Поэтому при принятии решений и разработке стратегий на основе этих прогнозов необходимо учитывать возможность их изменения и предусмотреть меры для адаптации к новым условиям.
Управление миграционными потоками представляет собой сложный и многоаспектный процесс. Прежде всего, страны могут разрабатывать и внедрять юридические механизмы для контроля потока мигрантов: визовый режим, программы рабочей миграции и критерии получения гражданства. Эффективное управление также включает в себя контроль нелегальной миграции. Это может означать ужесточение пограничных процедур, внедрение систем контроля за нарушителями миграционного законодательства и сотрудничество с другими странами для обмена информацией.
Не менее важным аспектом управления миграцией является разработка политики, способствующей успешной интеграции мигрантов в социум. Это предполагает обеспечение доступа к образованию, здравоохранению и другим социальным услугам, а также создание условий для социокультурной адаптации. Ключевую роль в управлении миграцией играет и международное сотрудничество. Совместные усилия по разработке и согласованию миграционных политик, обмен опытом и информацией между странами могут способствовать более эффективному контролю над потоками мигрантов. В целом для успешного управления миграционными потоками необходим комплексный подход, учет различных факторов и постоянный мониторинг ситуации для адаптации политик в соответствии с изменяющимися обстоятельствами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследование миграционных процессов – важная задача, так как миграция является одним из ключевых факторов, влияющих на управление регионами и страной в целом. Во-первых, эти процессы меняют демографическую структуру населения, что, в свою очередь, влияет на социальные программы, здравоохранение и образование. С ростом числа мигрантов возникает необходимость в расширении инфраструктуры и обеспечении социальной поддержки. Во-вторых, миграция влияет на рынок труда. Приток квалифицированных специалистов способен усилить экономический рост и внедрение инноваций. В то же время большое количество неквалифицированных мигрантов может вызвать конкуренцию на рынке труда и повышение уровня безработицы. Третий аспект связан с влиянием на культуру и социум: мигранты приносят с собой новые культурные особенности, языки и традиции, а это означает новые вызовы в области социальной интеграции и поддержки.
Управление миграционными потоками требует комплексного подхода, учета экономических, социальных и культурных аспектов, а также разработки эффективных политик для обеспечения устойчивого развития страны.
Анализ данных Росстата за период с 2011 по 2021 год показал, что процессы переселения в России характеризуются сложными тенденциями, связанными с различными экономическими, социальными и демографическими факторами. Наибольший миграционный прирост за последние годы был зарегистрирован в Московской области, Москве и Краснодарском крае, а наибольшая миграционная убыль – в Оренбургской области, Республике Дагестан и Омской области. В 2020 году миграционный прирост был снижен почти во всех регионах из-за пандемии COVID-19 и ограничений на въезд в Россию, но в 2021 году он снова начал расти.
Миграционный прирост в России в ближайшие годы будет зависеть от экономических, политических и социальных факторов. Инерционный сценарий предполагает умеренный рост миграционных потоков, а пессимистический – их снижение. Однако позитивный сценарий предполагает значительный рост миграции благодаря экономическому подъему и политическим изменениям. В среднем ожидается умеренное повышение миграционного прироста в течение трех лет, начиная с 2022 года.
Данные исследования могут быть полезными для разработки государственных программ по улучшению демографической ситуации и развитию регионов.
Список литературы Оценка и прогнозирование пространственной миграции с учетом транспортной специфики
- Бардаль А. Б. Потребности региональной социально-экономический системы в транспортных услугах // Власть и управление на Востоке России. 2021. № 3. С. 60-69. https://doi.org/10.22394/1818-4049-2021-96-3-60-69.
- Безбочина А. А. Моделирование процесса авторегрессии с помощью языка программирования статистической обработки данных // Наука, техника и образование. 2020. № 4. С. 12-16.
- Бурда М. А. Модели миграционной политики современного государства // Социальные и гуманитарные знания. 2024. Т. 10, № 3. С. 268-277.
- Вечканов Г. С. Миграция трудовых ресурсов в СССР: Политико-экономический аспект. Л.: Изд-во ЛГУ, 1981. 143 с.
- Власов Т. С., Немерюк Е. Е. Поворот мобильности в современном обществе как образовательный вызов // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Социология. Политология. 2020. Т. 20, № 4. С. 443-447. Ы^:// doi.org/10.18500/1818-9601-2020-20-4-443-447.
- Воробьева О. Д., Субботин А. А. Исторические аспекты и современные особенности внутренней миграции населения в России // Уровень жизни населения регионов России. 2021. Т. 17, № 1. С. 32-41. https://doi.org/10.19181/ lsprr.2021.17.L3.
- Ефремов И. А. Предварительные итоги международной миграции населения в России в 2022 г. // Экономическое развитие России. 2023. Т. 30, № 6. С. 64-66.
- Карцева М. А., Мкртчян Н. В., Флоринская Ю. Ф. Межрегиональная миграция молодежи в России и выстраивание жизненных стратегий // Журнал Новой экономической ассоциации. 2021. № 4. С. 162-180. https://doi. org/10.31737/2221-2264-2021-52-4-7.
- Леденева В. Ю., Рахманов А. Х. Влияние «миграционного потенциала» на экономическое и демографическое развитие стран-доноров и стран-реципиентов // Вестник МГИМО-университета. 2023. Т. 16, № 6. С. 250-269. https://doi.org/10.24833/2071-8160-2023-6-93-250-269.
- Павловский Е. В. Использование адаптивных гибридных моделей в прогнозировании внешних выбытий из России // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 1. С. 151-155.
- Переведенцев В. И. Методы изучения миграции населения. М.: Наука. 1975. 231 с.
- Рыбаковский Л. Л. Миграция населения. М.: Изд-во «Юрайт», 2024. 480 с.
- Рыбаковский Л. Л., Маевский Д. П., Кожевникова Н. И. Миграционная подвижность населения и ее измерение // Народонаселение. 2019. Т. 22, № 2. С. 4-14. https://doi.org/10.24411/1561-7785-2019-00011.
- Сарыглар С. А., Максимова С. Г. Миграционное поведение: стратегии и практики социальной интеграции, специфика адаптивного поведения мигрантов в азиатском приграничье России // Society and Security Insights. 2020. T. 3, № 1. С. 37-48. https://doi.org/10.14258/ssi(2020)1-02.
- Beckers P., Ghodsi M., Ivanovic K. et al. Skills-oriented migration in the Western Balkans: Linking workers' migration aspirations to skill shortages in destination and origin countries // GS4S Working Paper Series (D7.3). 2024. Art. № 1. 43 p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.34383.70567.
- Burrell K., Hopkins P., Isakjee A. et al. Brexit, race and migration // Environment and Planning C: Politics and Space. 2019. Vol. 37, № 1. P. 3-40. https://doi. org/10.1177/0263774X18811923.
- Dumont J., Lemaitre G. Counting immigrants and expatriates in OECD countries: A new perspective // OECD Social Employment and Migration Working Papers. 2005. № 25. 44 p. https://doi.org/10.1787/521408252125.
- Forced migration in/to Canada: From colonization to refugee resettlement / Ed. by C. R. Clark-Kazak. London: McGill-Queen's University Press, 2024. 600 p.
- Gamlen A., Bardsley D., Wall J. The evolution and impacts of Graeme Hugo's environmental migration research // Population and Environment. 2018. Vol. 39. P. 301-318. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11111-018-0298-2.
- Iashvili G., Baratashvili A. Analysis of socio-economic impact of migration // Economic Profile. 2024. Vol. 19, № 1. P. 56-63. https://doi.org/10.52244/ep.2024.27.01.
- Islam A. Z., Collins F. L., Alimi O. B. Temporary migration and wage inequality: The effects of skills, nationality and migration status in Aotearoa New Zealand // Population, Space and Place. 2024. Art. № e2811. https://doi.org/10.1002/psp.2811.
- Massey D., Arango J., Hugo G. et al. Theories of international migration: A review and appraisal // Population and Development Review. 1993. Vol. 19, № 3. P. 431-466. https://doi.org/10.2307/2938462.
- Ravenstein E. G. The laws of migration // Journal of the Royal Statistical Society. 1889. Vol. 52, № 2. P. 241-305. https://doi.org/10.2307/2979333.
- Ravenstein E. G. The laws of migration // Journal of the Statistical Society of London. 1885. Vol. 48, № 2. P. 167-235.
- Sassen S. Guests and aliens. New York: New Press, 1999. 202 p.