Анализ процессов на региональном рынке труда (стр. 4 из 7)

Американские экономисты пришли к необходимости введения индекса качества жизни для каждого штата США, составленного из более чем 100 переменных сгруппированных в девять категорий. Например, в категорию "индивидуальный статус" включены четырнадцать переменных, среди них процент рабочей силы, число автомашин на душу населения, расходы на образование на человека и "качественный индекс медицинского обслуживания". Категория "условия жизни" включала индекс преступлений, процент семей в бедности, региональные акры на душу, телефоны на душу, библиотечные книги на душу, оркестры симфонии на душу, автомобильные аварии на душу, среднее число дней света, ежегодная влажность и десять других переменных. Каждая переменная в каждом компоненте давала равный вес, и компоненты были взвешены одинаково в составлении полного индекса. Другие экономисты выяснили, что экономические переменные гораздо более важны, чем качество жизни, экологические, или климатические переменные. Дифференциация заработной платы компенсирует различия в климате и удобствах. Спрос на климат и удобства, как на любой другой товар, склонен к изменению вместе с относительными ценами и доходом. Например, с увеличивающимися доходами, спрос на отдых в свободное от работы время увеличивается и с этим желание находиться в "более подходящей" богатой природой окружающей среде. Миграция в этом случае имеет место как результат изменяющегося спроса на удобства, не зависящие от местоположения.

Хотя этот спрос может быть завышенным, рассматривая климат и другие удобства как товары потребления, неэластичные по доходу (так называемые товары роскоши), благодаря ему можно предсказывать перемещение в пределах структуры человеческого капитала.

Социальная научная литература документировала роли экономических условий, демографических особенностей, расстояния и предыдущих примеров миграции, альтернативных возможностей, климата, удобств и других аспектов качества жизни.

2.2 Модели миграции

1) Демографический метод.

Американское Бюро Переписи сделало прогноз о внутренней миграции и эмиграции для каждого штата на основе предыдущей межгосударственной миграции и переписи населения. Перемещение студентов колледжа и вооруженных сил персонал смоделировал отдельно, иначе никакое различие не было бы сделано между рабочей силой и перемещением нерабочей силы. Эмиграция спроектирована, применяя эмиграцию по возрасту, полу и расой в каждом штате. Тогда получающаяся национальная сумма эмигрантов перемещена назад в свой штат как внутренняя миграция на основе долей штатов межгосударственных перемещений в течение данного исторического периода. Такие демографические подходы можно счесть беспочвенными, так как нормы миграции обращены в будущее. Таким образом, изменения в модели общей миграции являются полным результатом изменений в популяционном составе, то есть, число людей в каждом возрасте, расе, и половой группе в каждом штате. Экономические условия в данном методе демографического моделирования не применяются.

2) Временные модели.

Временные модели используют ежегодные данные о миграции, совместимые с эконометрическими моделями. Никакие надежные ежегодные временные данные не существуют для межгосударственной миграции. Временные серии в чистой миграции могут быть подсчитаны, оценивая население в течение каждого года, чтобы получить изменения численности населения и затем использовать данные относительно рождений и смертей, чтобы оценить чистую миграцию как результат уравнения: чистая миграция= оцененное популяционное изменение -рождаемость + смертность (1). Так как данные относительно рождений и смертельных случаев зарегистрированы статистикой и, по-видимому, весьма точные, ошибки в популяционных оценках отражены почти полностью в данных чистой миграции перемещения. Учитывая подобные величины ошибок в оценке популяционного изменения и нормы ежегодной чистой миграции, могут ожидаться ошибки равные 50 процентов или больше.

Несмотря на такие ошибки, метод чистой миграции использовался по крайней мере в трех экономико-демографических исследованиях США.

Плут (1981) ближе всех подошел к явному моделированию теории человеческого капитала. В его модели Техаса, ожидаемый доход представлен как относительная заработная плата и относительное отношение вакансии-к-безработице (он использовал данные относительно вакансий из объявлений в газетах). Реальный национальный доход на единицу населения взят как способ измерения изменений реакций населения на условия окружающей среды, и отстающее население включено в результате установки частичной модели регулирования. Пространственные факторы и демографические детали, однако, пропали из числа факторов, обсуждаемых в предыдущей секции.

Также стоит упомянуть подход моделирования Балларда, рассматривающего неявную чистую миграцию. Но ни одна попытка моделирования не рассмотрела непосредственно доли миграции. Вместо этого оценки численности населения самостоятельно смоделированы в пяти возрастных группах. Условие занятости представляет собой возможность работы, доход представляет "стимул, чтобы мигрировать" и временная тенденция представляет "исторические изменения в привлекательности окружающей среды". Необходимо отметить, это уравнение очень похоже на нормы миграции Плота. Здесь коэффициент из отстававшего популяционного условия, однако, измеряет естественное увеличение, а не задержки в миграции. В динамическом моделировании среднее число означает абсолютную процентную ошибку, которая в случае с 1963 до 1976 для всех пятидесяти штатов составляла только один процент от общего числа населения. Все же, эта статистика менее внушительна, чем это могло показаться, потому что ежегодная норма изменения популяции не превышала 1 процент для 26 штатов с 1970 до 1975. Короче говоря, Баллард и др. моделировали естественный прирост и миграцию неявно, включением их определителей в независимые переменные. Коэффициенты регресса по существу - грубые замены для демографов смертей и норм миграции. Этот подход не сохраняет преимуществ и информации демографических расчетов.

3) Динамические экономико-демографические модели нормы миграции

Большая часть региональных экономик влечет за собой изобретение методов для преодоления проблемы ограниченности и недоступности данных. Примеры основной экономической модели, модели затраты-выпуск и региональной эконометрической модели - актуальные моменты. Моделирование миграции похоже на эти модели. Так как природа и периодичность изданных данных относительно миграции изменяются широко из страны в страну, так что приходится создавать методы, подходящие к каждой. Недавно созданный ряд данных для американской внутренней миграции, например, дает возможность соединить в одном методе преимущества демографического подхода и теоретическую структуру экономики. Данные найдены, благодаря налоговым отчислениям в бюджет между двумя периодами и сравнением адресов налогоплательщиков. Данные о ежегодных потоках миграции в настоящее время доступны в течение некоторых лет. Они являются достаточными, чтобы моделировать миграцию совместимом с региональными эконометрическими моделями, основанными на ежегодных данных. Этот экономико-демографический подход влечет за собой связанные нормы миграции с мультирегиональной демографией. Матрица перехода или Маркова содержит вероятность, что человек из одного региона останется в этом регионе на некоторый период и вероятность, что человек будет мигрировать в каждый из других регионов системы. Эти вероятности обычно основаны на прошлых нормах. В условиях, при которых существует миграция из региона i в регион j (Mij), является обоснованным следующее уравнение: Mij (t) = Pi (t - 1) [Mij (b) /Pi (b-1)], (2), где Р относится к населению региона i в году (t - 1) переходящему к году t, и b является базисным годом. Число в скобках - уровень миграции, наблюдаемой в базисном году. Предполагается, что данные остаются постоянными на протяжении всего периода проектирования.

Роджер отметил, что эмпирические результаты использования цепей Маркова были неутешительными в проектировании будущей общей численности населения в результате "ограничительного предположения о неизменных вероятностях перемещения" и Роджерсон доказал, что линейное регулирование вероятностей при использовании двух или более транзитивных матриц может привести к большей точности. Финей рекомендовал регулирование матриц миграции для отражения пространственного изменения распределения экономических возможностей. Этот метод был развит Айсерманом. Его ключевое уравнение:

(3)

где k включает весь набор регионов, Мij относится к людям, которые остаются в регионе i ("стайеры"), A относится к индексу привлекательности региона, и y - параметр, измеряющий величину миграции в ответ на изменяющуюся привлекательность региона.

С двумя наборами матриц потоков миграции y может быть оценен для минимизации среднеквадратичной ошибки между предполагаемым и наблюдаемым уровнем миграции в следующем году. Отметим, что все уровни миграции являются взаимозависимыми; вероятности перемещения из региона i в регион j изменяются, если нет никаких изменений в привлекательности или региона i или региона j, когда есть изменения в привлекательности любых других регионов в системе.