Социальные последствия субсидирования сезонной миграции

Мы построили и оценили структурную модель миграции, чтобы помочь интерпретировать серию экспериментов, которые побудили сельские семьи в Бангладеш искать работу за пределами своих деревень во время “неурожайного сезона”. Наша модель помогает исключить несколько заманчивых объяснений того, почему так много деревень упускают возможности увеличить свои доходы за счет временной миграции, включая риск не найти работу в городе, кредитные ограничения и высокие миграционные издержки. Ключевым новшеством нашего подхода, которого не было в предыдущей литературе, является тщательный учет неденежных трудностей, связанных с миграцией, которые включают разделение семей и плохие условия жизни в городах. Если учесть эту “ненаблюдаемую вредность”, то наша модель предполагает, что временная миграция функционирует как форма страхования, поскольку большинство сельских жителей предпочитают мигрировать только тогда, когда у них нет других вариантов.

К 2050 году в городах будет проживать примерно на 2,5 миллиарда человек больше, чем сейчас (Организация Объединенных Наций, 2018). Около 90% этих новых городских жителей будут проживать в Африке и Южной Азии, расширяя и без того густонаселенные города, такие как Дар-эс-Салам и Дакка. Поэтому политики в развивающихся странах часто обсуждают, следует ли предпринимать шаги по контролю за притоком нового населения в их столицы и города второго уровня (Лукас, 2021; Маккензи, 2024).

Тем не менее, миграция из сельской местности в городскую может быть ключевым способом преодоления бедности. Городские центры, как правило, предлагают лучшие возможности для заработка взрослым и лучшее образование и профессиональную подготовку молодежи. Развивающиеся страны стремительно урбанизируются (см., например, Young, 2014; Brueckner and Lall, 2015; Lagakos, 2020), а вместе с этим урбанизируется и бедность (Duflo et al, 2012).

Эксперименты, связанные с миграцией из сельской местности в город в Бангладеш<Серия миграционных экспериментов в сельских районах Бангладеш (Брайан и др., 2014; Акрам и др., 2018) позволяет по-новому взглянуть на потенциальные выгоды и издержки выездной миграции для сельских жителей. В этих исследованиях рассматривались бедные деревни в регионе Рангпур на севере Бангладеш. В рамках исследований всем домохозяйствам с низким уровнем активов, в которых были люди, желающие уехать в неурожайный сезон, когда в сельской местности не хватает сельскохозяйственной работы, были предложены субсидии на переезд. Миграционные субсидии были относительно небольшими и покрывали немногим больше, чем стоимость билета на автобус в оба конца, необходимого для того, чтобы добраться до таких мест, как Дакка, где перспективы трудоустройства были лучше. Однако многие домохозяйства охотно воспользовались субсидиями, и уровень сезонной миграции вырос на 22 процентных пункта в деревнях, которым субсидии были предоставлены случайным образом (по сравнению с контрольными деревнями).

Домохозяйства, отправившие мигранта, значительно увеличили потребление, в среднем примерно на 30% на одного члена домохозяйства. Частые телефонные интервью с мигрантами подтвердили, что рост потребления семьи обусловлен более высокими доходами, получаемыми на городских работах, таких как строительные работы или катание на рикшах, которые по сути являются такси, управляемыми людьми. 

Субсидии на миграцию предоставлялись только временно, но мигранты предпочли вернуться в город в последующие неурожайные сезоны, год спустя и три года спустя. Со временем этот эффект рассеялся, и показатели миграции в лечебных деревнях были статистически неотличимы от показателей в контрольных деревнях через пять лет после первоначальных экспериментов. Если эксперименты и оказали какое-либо долгосрочное воздействие на жителей деревни, это не было видно ни в одном из собранных (обширных) данных.

Моделирование миграционного решения

Эксперименты подчеркивают необходимость понять, почему эти сельские семьи регулярно упускают возможности повысить свой (низкий) уровень потребления, отправляя мигрантов в неурожайный сезон. Чтобы помочь в решении этого вопроса, мы построили динамическую миграционную модель с богатым набором мотивов миграции и сопоставили ее непосредственно с исходными данными экспериментов (Лагакос, Мобарак и Во, 2023). В рамках этой модели динамичной миграции сельские домохозяйства оцениваются как не склонные к риску, но неспособные брать кредиты и лишь частично способные делать сбережения для самострахования от колебаний доходов в деревне. Временная или постоянная миграция разрешена, но она сопряжена с финансовыми издержками (билет на автобус и достаточное количество карманных денег для начала работы) и, что немаловажно, неденежными издержками (например, нахождение вдали от дома и проживание в местах массового скопления людей). Предполагается, что города также являются местами риска, а это означает, что миграция может не привести к увеличению доходов. 

Мы оцениваем модель таким образом, чтобы она максимально точно соответствовала экспериментальным данным. Начиная со стационарного распределения в рамках модели, мы предлагаем те же миграционные субсидии модельным домохозяйствам и рассчитываем их потребление, результирующий прирост потребления и другие статистические данные. Мы следим за тем, чтобы ответы, полученные с помощью модели, были как можно ближе к реальным ответам людей на полевой эксперимент с миграционными субсидиями, описанный выше.

Оценочная модель слабо подтверждает гипотезу о том, что работники не могут покинуть деревню и устроиться на работу в городе из-за нехватки кредитов или сбережений. Чтобы мигрировать и начать жить в городе, требуется всего около двух недель экономии. Маловероятно, что многим людям будет сложно накопить достаточную сумму для оплаты транспортных расходов.

Можно было бы предположить, что домохозяйства следуют правилу ограничения миграции, основанному на активах, согласно которому они переезжают только тогда, когда их активы достаточно велики, чтобы покрыть расходы на миграцию плюс еще немного. Но это совсем не так. Как в модели, так и в данных мы видим, что миграция более распространена среди домохозяйств с более низким уровнем активов, а не с более высоким (таблица 1). Пороговое значение для активов принимается равным 800 Така, поскольку это примерно соответствует размеру первоначального перевода за миграцию. 

Таблица 1: Коэффициент миграции по активам и уровню потребления

Панель A: Данные
		Активы
		≤ 800 Така	>> 800 Така
Потребление	Ниже медианы	40	29
	Выше медианы	36	31
Панель B: Модель
		Активы
			≤ 800 Така	>> 800 Така
Потребление	Ниже медианы	41	28
	Выше медианы	41	38

Еще одна теория, которая кажется маловероятной, заключается в том, что миграционный риск сдерживает трудовую миграцию (как в известной теории Харриса и Тодаро, 1970). Деревни тоже подвержены риску, и, по крайней мере, в этих условиях рабочим удалось получить работу в городах без особых проблем. 

Рассмотрим разницу в темпах роста потребления домашних хозяйств до и после неурожайного сезона, которая служит простым показателем что касается потребительского риска — существует мало свидетельств того, что деревни являются местами, где потребление остается стабильным с течением времени (таблица 2). Фактически, домохозяйства сталкиваются со значительной нестабильностью в своем потреблении. Миграция, по-видимому, также не приводит к значительному увеличениюэтот риск заключается в том, что распределение прироста потребления бревен в деревнях-очистных сооружениях лишь незначительно выше, хотя темпы миграции значительно отличаются.

Таблица 2: Разница в росте потребления журналов

Мы провели дополнительную проверку нашей теории “вне выборки”, используя второй эксперимент в тех же деревнях, где выдавали наличные деньги без каких-либо условий. Небольшое количество людей в деревнях, которым был предложен этот безусловный перевод, отреагировали миграцией, но изменение коэффициента сезонной миграции между деревнями, получавшими лечение, и контрольными деревнями было небольшим и статистически значимо не отличалось от нуля. 

Мы смоделировали последствия такого же типа безусловного перевода в других деревнях. мы использовали нашу модель и обнаружили незначительный отклик миграции, как и в приведенных данных. Наши образцовые домохозяйства, особенно беднейшие из них, выиграли от этого трансферта, поскольку он помог профинансировать больший объем потребления. Но этот безусловный переход не повысил их вероятность миграции. 

Последствия для политики

Одно из преимуществ нашей модели заключается в том, что мы можем моделировать последствия реалистичной крупномасштабной контрфактуальной политики, проведение которой было бы непомерно дорогостоящим. исследовательский эксперимент. Мы смоделировали социальные последствия государственной политики, которая постоянно предоставляет миграционные субсидии любому сельскому жителю, желающему мигрировать в неурожайный сезон. Эти субсидии имеют ту же форму, что и в экспериментах, то есть они доступны только сельским жителям с низким уровнем дохода. Тем не менее, мы финансируем их за счет налогообложения городских домохозяйств и предлагаем им каждый период. Мы предполагаем, что домохозяйства знают об этом варианте и планируют соответственно.

Результаты представлены в таблице 3. Сельские домохозяйства с низким уровнем активов оценивают эти выплаты как постоянное увеличение потребления на 2,3%. Городские домохозяйства не одобряют субсидии, поскольку они оплачиваются за счет более высоких налогов. Субсидии на постоянную миграцию повышают благосостояние всех домохозяйств на 0,8% и значительно увеличивают процент сельских домохозяйств, которые ежегодно отправляют мигрантов в неурожайный сезон. 

Таблица 3: Влияние субсидий на постоянную миграцию на благосостояние населения

<класс таблицы="has-fixed-layout">

Это небольшая политика — для этого потребовалось бы около 1,3% от трудового дохода в виде налоговых поступлений. Хотя это может оказаться неосуществимым в реальности, суть в том, что субсидии на постоянную миграцию эффективно обеспечивают страхование, в отличие от программ страхования на случай безработицы.

Еще одна ценность нашей модели заключается в том, чтобы задать вопрос о том, как выглядели бы эффективные миграционные решения, то есть о темпах миграции, которые были бы выбраны (гипотетическим) доброжелательным социальным планировщиком, стремящимся максимизировать благосостояние. Это упражнение предназначено не для того, чтобы направлять политику в реальной жизни, а для того, чтобы дать представление на базовом уровне о том, кто должен переезжать и кто должен получать или отдавать деньги в рамках эффективной системы.

Интересно, что решение planner предусматривает меньшую скорость сезонных перемещений, чем мы видим в реальной жизни. Вместо этого planner выделяет деньги тем, у кого мало средств, когда они сталкиваются с низкой производительностью в сельской местности. По сравнению с результатами соревнований, решение планировщика позволяет экономить на краткосрочных поездках тех, кто сталкивается с трудностями в деревне. Планировщик считает более эффективным просто переводить деньги этим людям, когда они испытывают сильный шок, избавляя их от тяжелого испытания городской миграцией.

Ключевым выводом из этого упражнения является то, что планировщик предоставляет страховку бедным сельским жителям, которые в противном случае были бы вынуждены временно покинуть деревни и вернуться, как только у них появится достаточно денег, чтобы свести концы с концами. Это показывает, как возможность временной миграции служит страховым механизмом от риска столкнуться с ограниченными возможностями трудоустройства в деревне и отсутствием сбережений, на которые можно было бы рассчитывать.

В этой статье Дэвид Лагакос обобщает «Влияние поощрения миграции из сельской местности в город на благосостояние», Мушфиг Мобарак и Майкл Во опубликовали статью в журнале Econometrica в мае 2023 года.

Дэвид Лагакос работает в Бостонском университете и NBER. Мушфиг Мобарак учится в Йельском университете и NBER. Майкл Во работает в Федеральном банке Миннеаполиса и NBER.

Список литературы

Акрам, Ага Али, Шьямал Чоудхури и Ахмед Мушфик Мобарак (2014) “Влияние эмиграции на общее равновесие на сельских рынках труда”, Неопубликованная рукопись, Йельский университет.<Брюкнер, Ян К. и С. Лалл (2015) “Города в развивающихся странах: миграция из сельской местности в городскую подпитывается отсутствием гарантий владения жильем и нехваткой доступного жилья” в издании G. Duranton, J.V. Henderson, W.C. Strange (ред.), Справочник по региональным и Городская экономика, 5B, Elsevier, стр. 1399-1455

Брайан, Гарад, Шьямал Чоудхури и Ахмед Мушфик Мобарак (2014) “Недостаточные инвестиции в прибыльные технологии: пример сезонной миграции в Бангладеш”, Econometrica, 82, 1671-1748

Дюфло, Э., Галиани С. и Мобарак М. (2012). Улучшение доступа бедных к городским услугам.  Отчет Лаборатории борьбы с бедностью Абдула Латифа Джамиля.

Харрис, Джон Р. и Майкл П. Тодаро (1970), “Миграция, безработица и развитие: двухсекторный анализ,” Американский Экономическое обозрение, 60 (1): 126-142

Лагакос, Дэвид, Ахмед Мушфик и Майкл Э. Во (2023) “Влияние поощрения миграции из сельской местности в город на благосостояние”, Econometrica 91 (3), 803-837

Лукас, Роберт Э. B. (2021) Преодоление разрыва: миграция из сельской местности в города в развивающихся странах. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета

Последствия субсидирования сезонной миграции после повышения благосостояния впервые появились в журнале Microeconomic Insights.

Другие новости:

---

	Контрольная группа				Группа лечения
Пребывание	Перенести			Остаться	Перенести
Данные	0,15	0,18		Данные	0,16	0,19
Модель	0,18	0,19		Модель	0,17	0,19
	Перенос. Финансирование за счет внутренних налогов (G.E.)
Сельские районы с низким уровнем активов	2,3
Все сельские районы	1,9
Все городские жители	-1,3
Все домохозяйства	0,8
% в сельской местности	66
% сезонно мигрирующих сельских жителей	56
% сельского населения с низкими активами	74
Ставка налога (% от трудового дохода)	1,3