Миграция и координационная ловушка бедности в модели с двумя регионами

Миграция и координационная
ловушка бедности в модели с
двумя регионами
Веселов Д.А., Норкина О.А.
НУЛ макроэкономического анализа, НИУ ВШЭ
РЭК-2013
21 февраля 2013
Мотивация:
• К 2000 году в странах OECD проживало более 20
миллионов квалифицированных мигрантов (Docquier,
Marfouk, 2006)
• За 10 лет их количество увеличилось на 63,7%, тогда как
количество мигрантов без образования выросло только на
14,4%
• Большинство квалифицированных мигрантов приехали из
развивающихся стран
• Как отразится на экономике развивающейся страны отток
квалифицированной рабочей силы, то есть «утечка
мозгов»?
Мотивация:
• Традиционно «утечка мозгов» считается негативным явлением для
страны выбытия, так как приводит к потере человеческого капитала
• В то же время, миграция квалифицированных работников может
привести к росту благосостояние страны выбытия за счет
присылаемой помощи, создания бизнес или научных сетей или в
случае, если мигранты возвращаются (Haque, Kim (1995), Starl et al.
(1997))
• При определенных условия «утечка мозгов» может привести к
увеличению уровня человеческого капитала в стране выбытия в
контексте вероятностной миграции (Beine, Doquier, Rapoport (2001,
2008))
• 2 эффекта миграции образованных агентов:
• Ex ante: перспектива мигрировать приводит к увеличению
количества образованных агентов, так как отдача за рубежом от
образования выше
• Ex post: фактическая миграция квалифицированных агентов
Исследовательский вопрос:
• При каких условиях возможен эффект «brain gain» в случае если,
агенты различаются по способностям, и рынок труда, как в
стране выбытия, так и в стране прибытия характеризуется
поиском-подбором
• Мы продолжаем работу, проведенную в статьях Beine, Docquier,
Rapoport (2001, 2008) в следующем направлении:
• Рассматривается модель поиска и подбора, для которой факторы,
влияющие на существование выгод от потенциальной миграции
(размер оплаты труда в квалифицированном секторе и вероятность
найма) являются эндогенными и взаимосвязанными друг с другом
• Это позволяет выявить, как эффект «brain gain» зависит от уровня
развития регионов выбытия и прибытия
Базовая модель: предпосылки
• В экономике 2 типа агентов – домашние хозяйства и фирмы
• Население в каждом регионе нормировано к единице
• Мир состоит из 2 регионов (j): регион 1 – богатый и регион 2 бедный
• В каждом регионе существует два сектора: традиционный и
современный
• В традиционном секторе может работать как агент с образованием,
так и без образования
• В современном секторе могут работать только образованные
агенты
• Производительность труда в современном секторе богатого региона
выше, чем в современном секторе бедного региона: A1  A2
• Производительность труда в традиционном секторе бедного и
богатого региона одинакова
Предпосылки: домашние хозяйства
•
•
•
•
Ожидания рациональны
Домашние хозяйства (i) живут два периода
В каждом периоде агенты наделены единицей времени
В начале первого периода агент принимает решение о том,
получать образование или нет
• Если агент не получает образование, то всю единицу времени
первого периода он работает в традиционном секторе , где его
производительность труда составляет wt
• Если агент получает образование, то на это ему необходимо
затратить фиксированную долю времени первого периода – 
• Остаток времени он работает в традиционном секторе, где его
доход составит (1   ) wt
Предпосылки: домашние хозяйства
• В конце первого периода агенты принимают решение, в каком регионе
работать, и во втором периоде жизни они заняты в одном из секторов
экономики
• Между собой агенты различаются только способностями к
образованию
• Различные способности к образованию выражены разными
вероятностями для агентов поступить и успешно закончить высшее
учебное заведение
• Вероятность успешного окончания учебного заведения для i-го агента
составляет qi  (0,1)
Предпосылки: фирмы
• Репрезентативная фирма делает следующий выбор: открывать или нет
вакансию в современном секторе
• Барьеры входа на рынок в современном секторе отсутствуют
• Открытие вакансии сопряжено с фиксированными издержками в
размере f  0
• Рынок труда в современном секторе фрикционный: характеризуется
поиском-подбором
• Пусть Et 1 обозначает количество образованных агентов, ищущих
работу в современном секторе
• Тогда пусть vt 1 – это число вакансий в современном секторе для
людей, родившихся в момент времени t
Предпосылки: фирмы
• Предположим, что количество наймов определяется в соответствии с
m( Et 1 , vt 1 )  A Et0,15vt0,15
• Вероятность найма в современном секторе для образованного агента
составит m
Et 1
• Вероятность заполнения вакансии для фирмы составит p j ,t 1 
m
vt 1
• Из произведенного вместе выпуска y j ,t 1 предприниматель
выплачивает работнику резервную заработную плату в размере wt 1
• Выпуск в j-ом регионе задается как: y j ,t 1  A j
• Остаток работник и фирма делят между собой в фиксированной
пропорции β и (1− β) соответственно,   (0,1)
Задача домашнего хозяйства:
• Агент максимизирует ожидаемый выигрыш за два периода, выбирая
получать ему образование или нет
• Ожидаемый выигрыш агента при выборе альтернативы «получать
образование» составит
V ( E )  (1   ) wt  qi ,t ( p1w1s,t 1  p2 (1  p1 ) w2s,t 1  (1  p1 )(1  p2 ) wt 1 ) 
  (1  qi ,t ) wt 1
• Где:
• p1 вероятность найма в регионе 1
• p2 вероятность найма в регионе 2
•  норма межвременного дисконтирования
s
• w j ,t 1   ( Aj  wt 1 )  wt 1 зарплата в современном секторе j-ого
региона
• Ожидаемый выигрыш агента при выборе альтернативы «не получать
образование» составит V ( NE )  w  w
t
t 1
Задача домашнего хозяйства:
• Доля агентов, получающих образование, легко может быть найдена из
условия безразличия между альтернативами
• Порог способностей агента q i ,t , при котором агенту безразлично
получать образование или нет, задается как:
qi ,t 
 p1 (w
s
1,t 1
wt
 wt 1 )  p2 (1  p1 )( w
s
2,t 1
 wt 1 )
• Для равномерного распределения способностей, доля образованных
агентов в регионе выбытия явно задается как:
~
Et 1  1  qi ,t

Задача фирмы:
• Фирма будет открывать вакансию, если ожидаемый доход от открытия
вакансии, по крайней мере, не меньше, чем издержки на открытие
вакансии
• Так как барьеры для входа на рынок отсутствуют, то должно
выполняться условие нулевой прибыли
• Тогда равновесная вероятность найма в современном секторе
составит:
~
p j ,t 1 
A 2 (1   )( A j  wt 1 )
f
Эффект «Brain gain»
• Доля образованных агентов в «открытой» экономике составит:
~ open
open
~
~
~
Em2,t 1  p2 (1  p1 ) E 2,t 1
• Доля образованных агентов в «закрытой» экономике задается как:
~ closed
closed
~
~
Em2,t 1  p2 E
2 ,t 1
• Тогда эффект «brain gain» существует, если выполняется следующее
неравенство:
~ open ~ ~ closed
~
~
1  p1  p2 E2  p2 E2
0
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
0.2
0.22
0.24
0.26
0.28
0.3
0.32
0.34
0.36
0.38
0.4
0.42
0.44
0.46
0.48
0.5
0.52
0.54
0.56
0.58
0.6
0.62
0.64
0.66
0.68
0.7
Эффект «Brain gain»
Brain gain effect
0.1
0.05
0
-0.05
-0.1
Brain gain
-0.15
-0.2
-0.25
-0.3
-0.35
A2-w
Эффект «Brain gain»
Результаты:
• Значительный эффект “brain gain” наблюдается для
«средних регионов»
• Уровень развития региона выбытия оказывает влияние на
величину эффекта “brain gain”
• Однако, при приближении региона выбытия к
технологической границе, усиливается «утечка мозгов»
Спасибо за внимание!
Ваши вопросы?