?
Assessing the quality of data on international migration flows in Europe: the case of undercounting.
Max Planck Institute for Demographic Research
,
2023.
№ 026.
Dańko, M. J., Wiśniowski, A., Jasilionis, D., Жданов Д. А., Zagheni, E.
Недоучет — это серьезная проблема качества данных, которая может привести к систематической ошибке в статистике миграции. Это может быть вызвано отсутствием юридических требований в отношении сообщения о миграционных событиях между странами и внутри стран или трудностями в обеспечении соблюдения таких требований. Основными источниками информации о занижении являются метаданные, сопровождающие официальную статистику, и заключения экспертов. Однако метаданные, связанные с недоучетом, очень ограничены. Точно так же мнения экспертов могут быть произвольными, исходить от нескольких экспертов, которые могут не знать всех подробностей данных о миграции, которыми обмениваются разные страны, или которые могут не принимать во внимание изменения в методологиях или определениях или ретроспективные обновления данных после переписей. Этот документ направлен на разработку методологического решения для оценки недоучета в данных о международной миграции и преследует три основные цели. Во-первых, в документе представлен обзор имеющихся метаданных и мнений экспертов о недоучете миграционных потоков в Европе. Во-вторых, в исследовании предлагается новый подход к классификации недоучета, основанный на данных, с поправкой на год и продолжительность пребывания, который позволяет ученым, исследователям, политикам и другим пользователям объединять информацию из различных источников. Предлагаемое методологическое решение опирается на данные о двусторонней миграции, предоставленные Евростатом и ООН, а также на данные о миграции, предоставленные непосредственно некоторыми национальными статистическими институтами (НСИ), для сравнения потоков в том же направлении, о которых сообщает данная страна, с высококачественными данными. сообщила другая группа стран. Поправочные коэффициенты продолжительности пребывания рассчитываются с использованием модели оптимизации или берутся из предыдущих моделей миграции. Мы строим метаданные и оценки мнений экспертов и объединяем их в единую классификацию недоучета. В-третьих, конечным результатом является динамическая классификация недоучета для 32 европейских стран (2002–2019 гг.), которая является легкодоступной и гибкой и позволяет вносить изменения в основное предположение через онлайн-приложение Shiny. Наши результаты показывают, что самый высокий уровень занижения данных о миграции наблюдаются в новых странах-членах ЕС, особенно в Болгарии, Латвии и Румынии. Однако мы также показываем, что в определенные периоды во многих других европейских странах наблюдались заметные уровни недоучета, в том числе в тех странах, которые, как традиционно считается, ведут надежную демографическую статистику.
Научное направление:
Социология (включая демографию и антропологию)
Приоритетные направления:
социология
Язык:
русский