Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114344
Название: Динамическая модель прогнозирования научной миграции в регионе
Другие названия: A Dynamic Forecasting Model for Scientific Migration in the Region
Авторы: Судакова, А. Е.
Тарасьев, A. A.
Сандлер, Д. Г.
Sudakova, A. E.
Tarasyev, A. A.
Sandler, D. G.
Дата публикации: 2021
Издатель: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН
Библиографическое описание: Судакова А. Е. Динамическая модель прогнозирования научной миграции в регионе / А. Е. Судакова, A. A. Тарасьев, Д. Г. Сандлер // Экономика региона. — 2021. — Том 17, выпуск 4. — С. 1196-1209. — DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-4-11
Аннотация: Миграция населения привлекает к себе внимание не одно десятилетие. В зависимости от характеристик и направления она несет разные последствия для стран, при этом правительства разных стран ищут решения по регулированию ее потоков. Цель данного исследования - классифицировать факторы, способствующие миграции (pull-push), на основе анализа существующих кейсов, построить модель прогнозирования миграции c учетом количественной интерпретации pullpush-факторов. В целом можно отметить консервативность факторов миграции независимо от страны проживания, их основные отличия - сочетаемость и иерархичность. Среди наиболее частых факторов отмечаются ожидание увеличения дохода, улучшение качества жизни, важность профессиональных составляющих. Но вместе с тем наблюдается некоторая закономерность: достигая определенного материального, экономического блага (удовлетворенность уровнем дохода в стране отправления) мигрант начинает уделять большее внимание нематериальным / неэкономическим благам (качество жизни, инфраструктура и др.). Для прогнозирования разработана динамическая модель научной миграции, основанная на положениях теории позиционных игр, демонстрирующая изменение миграционных потоков за счет описания поведения рационального индивида, стремящего максимизировать свои выгоды от процесса миграции. Результатом моделирования явился краткосрочный прогноз развития трендов научной миграции для уральских ученых в ключевые страны притяжения миграции. Ожидается интенсификация потока ученых в ведущие страны Азии, его выравнивание с потоками в Америку, снижение темпов миграционного потока в европейские страны. Данный прогноз характеризуется непосредственной зависимостью динамики потока научной миграции от степени развитости социально-экономических систем стран притяжения миграции. Практическая значимость настоящего исследования состоит в использовании прогностической модели, описывающей миграционные потоки в краткосрочном периоде, как самостоятельного аналитического инструмента, а систематизированные pull-push-факторов - как ключевых индикаторов для управления миграционным потоком ученых. Кроме того, в работе предложены меры позитивного воздействия на сальдо миграции ученых.
The population migration has attracted attention for more than a decade. As migration consequences differ in terms of characteristics and directions, governments worldwide are looking for solutions to regulate migration flows. The study aims to systematise push-pull factors of migration by analysing existing cases, as well as to build a model for predicting migration considering the quantitative interpretation of such factors. While migration factors are quite similar regardless of the country of residence, their main differences are compatibility and hierarchy. The most frequently mentioned factors include the expectation of income increase, improvement in the quality of life, professional aspects. Simultaneously, a certain pattern emerges: if a migrant’s material and economic needs are satisfied in the country of departure, they pay more attention to intangible/non-eco-nomic benefits (quality of life, infrastructure, etc.). A dynamic forecasting model for scientific migration has been developed based on the theory of positional games. The model demonstrates the changes in migration flows by describing the behaviour of a rational individual who seeks to maximise benefits from migration. The result of the simulation is a short-term forecast of trends in scientific migration of Ural scholars to key migration countries. The model predicts the intensification of migration flows to the leading Asian countries, their alignment with flows to America, and a decrease in migration to European countries. This forecast is characterised by a direct dependence of the dynamics of scientific migration flows on the socio-economic development of migration destinations. Practical implications of this study include the development of a predictive model describing migration flows in the short term as an analytical tool and systematisation of pull-push factors as key indicators for managing the migration flows of scientists. In addition, the research proposes measures positively affecting the balance of scientific migration.
Ключевые слова: МИГРАЦИЯ УЧЕНЫХ
МОБИЛЬНОСТЬ
МИГРАЦИЯ
УТЕЧКА МОЗГОВ
ФАКТОРЫ МИГРАЦИИ
ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МИГРАЦИИ УЧЕНЫХ
ТЕОРИЯ ИГР
MIGRATION OF SCIENTISTS, MOBILITY, MIGRATION, BRAIN DRAIN, PULL AND PUSH FACTORS, DYNAMIC MODELING, FORECASTING OF SCIENTIFIC MIGRATION, GAME THEORY
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114344
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Идентификатор РИНЦ: 47490914
Идентификатор SCOPUS: 85123180832
Идентификатор WOS: 000753139500011
Идентификатор PURE: 29478071
ISSN: 2411-1406
2072-6414
DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-4-11
Сведения о поддержке: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках научного проекта № 19–78–00080.
The article has been prepared with the support of the Russian Science Foundation, the scientific project No. 19–78–00080.
Карточка проекта РНФ: 19-78-00080
Источники: Экономика региона. 2021. Том 17, выпуск 4
Располагается в коллекциях:Economy of Region

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2021_04_11.pdf690,41 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons