The dependence of the demographic situation of migration flow showed by the example of the three simulated countries with different social and economic indicators



Cite item

Full Text

Abstract

The authors developed the mathematical and computer models to simulate migration flows between countries. The main control parameters of the model are the following socio-economic indicators: levels of health care, education and environment, as well as the level of technological development. The model can be offered for monitoring, forecasting and management of migration flows.

Full Text

В настоящее время международная миграция затрагивает практически все страны, будь то государства, переживающие массовый отток граждан, государства транзита, государства, принимающие мигрантов, или государства для которых характерно всё перечисленное выше. Международная миграция стала неотъемлемой частью процессов глобализации. Миграции оказывают существенное влияние на структуру населения. Так, трудовая миграция увеличивает долю экономически активного населения в общей численности населения страны, а также долю мужского населения, поскольку в большинстве случаев мигрируют в поисках работы именно мужчины. Современные тенденции международной миграции имеют следующие характерные особенности [1, 2]: · рост нелегальной миграции (ярко выраженный трудовой характер: государству тоже выгодно, так как налоги платят, а социальные пособия и льгот не получают); · рост вынужденной миграции (больше всего из Африки: из-за увеличения вооружённых конфликтов в мире, обострения межнациональных отношений; 80% беженцев бегут в развивающиеся страны; женщины и дети создают дополнительную экономическую нагрузку на принимающие страны, которая требует денежных затрат); · увеличение демографической значимости международной миграции (в России международная миграция играет ведущую роль в демографическом развитии страны; в развитых странах та же самая тенденция); · глобализация мировых миграционных потоков (почти все страны вовлечены; определились страны с преобладанием иммиграции и страны с преобладанием эмиграции); · качественные изменения в потоке миграции (увеличение доли лиц с высоким уровнем образования, многие страны имеют специальные программы, чтобы человек оставался там как можно дольше – США, Франция, Канада, Швеция); · двойственный характер миграционной политики (ужесточение и регламентация миграционной политики против интеграции; в то же время определяющая составляющая миграционной политики – иммиграция). Существует несколько подходов к изучению миграции [2]: · демографический подход: миграция рассматривается с точки зрения воспроизводства и сохранения человеческих популяций, их численности, поло-возрастной структуры; · экономический подход: миграция рассматривается как один из важнейших регуляторов численности трудоспособного населения, который стимулирует здоровую конкуренцию на рынке рабочей силы; · юридический подход: определяется правовой статус разных категорий мигрантов. Направлен на разработку правовых норм и законодательных актов, регулирование основных прав мигрантов; · социологический подход: основное внимание уделяется проблемам, связанным с адаптацией мигрантов к новым условиям жизни; В настоящее время имеются достаточно высокие достижения в области математического моделирования демографии и миграционных потоков [3-5]. В настоящей работе разработана модель, основанная на модели ЭДЭМ (эколого-демографо-экологической модели), предназначенной для анализа и прогнозирования миграционных процессов [4, 5]. Основной задачей модели является изучение некоторых аспектов процессов миграции между странами на основании экономической, демографической и социальной модели отдельных стран. В модели рассматривается три модельные страны с разными экономическими и демографическими характеристиками (страна-1, страна-2, страна-3). Данная модель относится к классу имитационных моделей. Модель воспроизводит эволюцию половой и возрастной структуры населения в странах. Внутренними и одновременно прогностическими характеристиками являются количества в данном году женщин и мужчин, имеющих возраст от 0 до 100 лет. К внешним характеристикам относятся распределение населения в стране по полу и возрасту в начальном году, т.е. в году, с которого начинается модельное воспроизведение демографического процесса, а также коэффициенты рождаемости (количество родившихся детей от женщин данного возраста от 15 до 50 лет в течение года в расчёте на одну женщину этого возраста) и смертности (количество умерших женщин (мужчин) в течение года в расчёте на одну женщину (мужчину)). Основа модели – пересчёт распределения населения по полу и возрасту в данном году на следующий год. Для этого сначала с помощью известных коэффициентов рождаемости рассчитывается количество мальчиков и девочек, которые родились в данном году и поэтому будут иметь в следующем году возраст в 1 год. Затем с помощью известных коэффициентов смертности для каждого пола, каждого возраста рассчитывается количество людей, которые в следующем году станут старше на год, т.е. которые доживут до своего следующего дня рождения. Для моделирования каждой страны используются следующие уравнения: количество населения в году: (1) (2) где: , , – соответственно, количество мужчин и женщин, которым в году исполняется лет, , – коэффициенты смертности. (3) (4) где: , – количество мальчиков и девочек, соответственно, родившихся от женщин, имеющих в году возраст , , – коэффициенты рождаемости. Рисунок 1 – Демографическая ситуация в первой стране на протяжении 100 лет Рисунок 2 - Приток мигрантов в первую страну на протяжении 100 лет Основными гипотезами в процессе моделирования миграционных процессов являются следующие. Люди стремятся переехать в те страны, где экономическая и экологическая ситуация для них наиболее благоприятна по сравнению со страной их нынешнего пребывания. Благоприятность ситуации оценивается для каждой группы населения отдельно в зависимости от коэффициентов значимости. Чем выше доли значимости экономических или экологических характеристик, тем большее количество людей будет желать переехать в страны с более высоким уровнем данных характеристик. Разработанная математическая модель была реализована на компьютере. Компьютерное моделирование [5, 6] имеет ряд преимуществ по сравнению с другими подходами. Оно даёт возможность учитывать большое количество переменных, предсказывать развитие нелинейных процессов, возникновение синергетических эффектов. Компьютерное моделирование позволяет не только получить прогноз, но и определить, какие управляющие воздействия приведут к наиболее благоприятному развитию событий. Рисунок 3 - Демографическая ситуация во второй стране на протяжении 100 лет Рисунок 4 - Приток мигрантов во вторую страну на протяжении 100 лет В данной работе моделирование проводилось на основе языка программирования C# в среде Microsoft Visual Studio 2008 [7]. Вычисления проводятся на протяжении 100 лет. Имитационный эксперимент Вычисления проводятся на протяжении 100 лет (ходов). Все жители получают среднее образование (в школу поступают 100%). Для примера подобраны 3 сценария развития событий. Первые 15 лет основные показатели стран (здравоохранение, образование, экология и уровень развития чистой технологии) остаются неизменными. Далее на протяжении 30 лет у страны-1 показатели возрастают на 30% (около 1% в год). Остальные же страны находятся в так называемом «застое». Затем идет 10-летний «застой» у всех стран. После 55 лет отсчета страна-2 начинает повышать свои показатели на 35% в течение 35 лет (около 1% в год). Показатели страны-3 не меняются на протяжении 100 лет. По результатам моделирования получены следующие данные: Рисунок 5 - Демографическая ситуация в третьей стране на протяжении 100 лет Рисунок 6 - Приток мигрантов третью страну на протяжении 100 лет Таким образом, на графиках видно, что после первых 15 лет страна-1 испытывает большой приток иммигрантов, за счет повышения основных показателей (здравоохранение, образование, экология и уровень развития чистой технологии) на 30%. Происходит это за счет страны-2 и страны-3. Далее на протяжении 10 лет показатели 3х стран не меняются. Затем видим, что приток иммигрантов в страну-2 увеличивается, т.к. основные показатели этой страны увеличиваются на 35% на протяжении 35 лет. Показатели третьей страны на протяжении 100 лет не изменяются, поэтому в промежутке 15-45 лет приток иммигрантов падает (за счет увеличения показателей первой страны), далее 10 лет приток сохраняет свой уровень. Следующие 35 лет приток иммигрантов снова падает (за счет увеличения показателей второй страны). Анализируя полученные демографические данные каждой страны, видно, что население страны-1 возрастает в промежутке 15-45 лет. Это происходит за счет ассимиляции иммигрантов. А население страны-2 и страны-3 терпит убыль. Далее демография стран входит в свое прежнее «русло» (с учетом прироста или убыли населения). Следующие 35 лет мы видим падение количества жителей первой страны. Это происходит за счет того что в стране-2 показатели возрастают. Страна-3 в промежутках с 15 до 45 и с 55 до 90 отсчетных лет испытывает убыль населения. Разработанная модель даёт возможность проводить мониторинг любой страны по населению и мигрантам, но и по полученным данным делать прогнозы на будущее.
×

About the authors

P. V. Pyrov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

O. B. Butusov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: butusov-1@mail.ru
Dr.Sc., Prof.

O. P. Nikoforova

State University of Management

Email: olga.nikiforova@yandex.ru
Ph.D.

References

  1. Добреньков Е.И., Кравченко А.И. Социология: Социальная стратификация и мобильность. Т. 2. М.: МГУ.
  2. Рыбаковский Л.Л. Миграция населения (Очерки теории и методов исследования). М.: МГУ.
  3. Пыров П.В., Бутусов О.Б. Математическое и компьютерное моделирование миграционных процессов. // Труды института системного анализа РАН (ИСА РАН). Динамика неоднородных систем. М.: Книжный дом "Либроком". 2010. т. 50(1). с. 219-222.
  4. Павловский Ю.Н. Моделирование, декомпозиция и оптимизация сложных динамических процессов // Динамика неоднородных систем. Под ред. чл.-корр. РАН Ю.С. Попкова. Институт системного анализа РАН. 2009. с. 139.
  5. Белотелов Н.В., Бродский Ю.И., Павловский Ю.Н. Сложность. Математическое моделирование. Гуманитарный анализ: Исследование исторических, военных, социально-экономических и политических процессов // Динамика неоднородных систем. Под ред. чл.-корр. РАН Ю.С. Попкова. Институт системного анализа РАН. 2009. с. 320.
  6. Кетков Ю., Кетков А., Шульц М. Программирование, численные методы. СПб.: ЛГУ, 2000. 450 с.
  7. Троелсен. Э. C# и платформа.NET. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2004. 796 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2012 Pyrov P.V., Butusov O.B., Nikoforova O.P.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies