Межрегиональные миграционные процессы: оценка вклада цифрового разрыва

В работе исследуется роль цифрового разрыва в формировании миграционных потоков в российских регионах. Основные методы исследования: эконометрическое моделирование, картографирование, группировка, статистический анализ. Модели строились на основе региональных данных Росстата. В статье тестируются гипотезы о воздействии цифрового разрыва первого и второго уровня на межрегиональную трудовую миграцию. Гипотезы исследования проверяются с помощью оценивания моделей с фиксированными и случайными эффектами на панельных данных. В модели включены переменные, характеризующие уровень цифровизации домохозяйств, экономическое развитие, рынок труда и экономический кризис. Результаты анализа могут быть использованы для разработки миграционной политики.

1. Graeme H. Population geography // Progress in Human Geography. – 2007. – Vol. 31(1). – P. 77–88.

2. Golledge R.G. A behavioural view of mobility and migration research // Professional Geographer. – 1980. – Vol. 32(1). – P. 14–21.

3. Fischer P.A., Malmberg G. Settled people don’t move: on life course and immobility in Sweden // International Journal of Population Geography. – 2001. – Vol. 7. – P. 357–371.

4. Lundholm E. Are movers still the same? Characteristics of interregional migrants in Sweden 1997–2001 // Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. – 2007. – Vol. 98 (3). – P. 336–348.

5. Muhammad S., Ottens H.F.L., De Jong T. Modelling the impact of telecommuting on future urbanisation in the Netherlands // Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. – 2008. – Vol. 99(2). – P. 160–177.

6. Dutton W.H. The fifth estate emerging through the network of networks // Prometheus. – 2009. – Vol. 27 (1). – P. 1–15.

7. S. Kesselring Pioneering mobilities: new patterns of movement and motility in a mobile world // Environment and Planning A. – 2006. – Vol. 38. – P. 269–279.

8. Thulin E., Vilhelmson B., Virtual practices and migration plans: a qualitative study of urban young adults // Population, Space and Place. – 2014. – Vol. 20(5). – P. 389–401.

9. Burrell J., Anderson K. “I have great desire to look beyond my world”: trajectories of information and communication technology and use among Ghanians living abroad // New Media and Society. – 2008. – Vol. 10. – P. 203–224.

10. Stevenson B. The Internet and job search // Studies of Labor Market Intermediation. National Bureau of Economic Research. – Cambridge. MA, 2009. – P. 67–86.

11. Larsen J., Urry J., Axhausen K. Networks and tourism: mobile social life // Annals of Tourism Research. – 2017. – Vol. 34(1). – P. 244–262.

12. DiMaggio P., Hargittai E., Celeste C. Digital Inequality: from Unequal Access to Differentiated use[M]. Social Inequality // Russell Sage Foundation. – 2004. – P. 355–400.

13. Wijers G.D.M. Determinants of the digital divide: a study on IT development in Cambodia // Technology in Society. – 2010. – Vol. 32 (4). – P. 336–341.

14. Guo C., Wan B. The digital divide in online learning in China during the COVID-19 pandemic // Technology in Society. – 2022. – Vol. 71. – DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.102122

15. Cruz-Jesus F., Vicente M.R., Bacao F. The educationrelated digital divide: an analysis for the EU-28 // Computers in Human Behavior. – 2016. – Vol. 56. – P. 72–82.

16. Gómez D.C. Technological capital and digital divide among young people: An intersectional approach // Journal of Youth Studies. – 2019. – Vol. 22(7). – P. 941–958.

17. Van Deursen A.J.A.M., Helsper E.J. The Third-Level Digital Divide: Who Benefits Most from Being online? Communication and Information Technologies Annual // Emerald Group Publishing Limited. – 2015. – URL: https://www.researchgate.net/publication/287277656_The_Third-Level_Digital_Divide_Who_Benefits_Most_from_Being_Online

18. Lamonica G., Zagaglia B. The determinants of internal mobility in Italy 1995–2006: a comparison of Italians and resident foreigners // Demographic Research. – 2013. – № 29. – Р. 407–440.

19. Piras R. A long run analysis of push and pull factors of internal migration in Italy. Estimation of a gravity model with human capital using homogeneous and heterogeneous approaches // Papers in Regional Science. – 2017. – Vol. 96 (3). – P. 571–602.

20. Sardadvar S., Vakulenko E. Does migration depress regional human capital accumulation in the EU’s new member states? Theoretical and empirical evidence // Jahrbuch für Regional Wissenschaft/ Review of Regional Research. – 2021. – Vol. 41. – P. 95–122.

21. Sardadvar S, Vakulenko E. Estimating and interpreting internal migration flows in Russia by accounting for network effects // Socio-Economic Planning Sciences. – 2020. – Vol. 69. – P. 1–14.

22. Fratesi U., Percoco M. Selective migration, regional growth and convergence: evidence from Italy // Regional Studies. – 2014. – Vol. 48. – P. 1650–1668.