voprecotestВопросы экономикиVoprosy Ekonomiki0042-8736Voprosy Ekonomiki, NP10.32609/0042-8736-2024-4-127-147voprecotest-4558Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL ECONOMYМоделирование демографической ситуации в регионах на основе агентного подходаModeling the demographic situation in the regions by agent-based approachhttps://orcid.org/0000-0002-5220-3841ТимушевЕ. Н.TimushevE. N.

Тимушев Евгений Николаевич - к. э. н., доцент кафедры экономики и финансов ПНИПУ.

Пермь

Evgeny N. Timushev - Faculty of Humanities, Department of Economics and Finance.

Perm

evgeny_timushev@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3205-9264ДубровскаяЮ. В.DubrovskayaYu. V.

Дубровская Юлия Владимировна - д. э. н., проф. кафедры экономики и финансов ПНИПУ.

Пермь

Yulia V. Dubrovskaya - Faculty of Humanities, Department of Economics and Finance.

Perm

uliadubrov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9573-7336КозоноговаЕ. В.KozonogovaE. V.

Козоногова Елена Викторовна - к. э. н., доцент кафедры экономики и финансов ПНИПУ.

Пермь

Elena V. Kozonogova - Faculty of Humanities, Department of Economics and Finance.

Perm

elena.kozonogova@gmail.comПермский национальный исследовательский политехнический университетРоссияPerm National Research Polytechnic UniversityRussian Federation20241004202404127147Copyright © Voprosy Ekonomiki, NP, 20242024Voprosy Ekonomiki, NPVoprosy Ekonomiki, NPhttps://www.vopreco.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.vopreco.ru/jour/article/view/4558

Моделируются демографические изменения на региональном уровне с учетом варьирования параметров системы здравоохранения, объективно являющейся значимым фактором как численности работоспособного населения, так и его качественных характеристик. Принимается, что реформирование системы здравоохранения отражает институциональную природу государственного регулирования, а функционально в модели выступает экзогенным шоком. На основе агент-ориентированного подхода разработана модель, состоящая из двух регионов и учитывающая миграцию агентов. Представлены различные сценарии моделирования демографических показателей в зависимости от выбранного режима качества системы здравоохранения, отражающего институциональные особенности региона. Модель рассчитана на основе статистических данных Пермского края и Свердловской области за период 2012—2019 гг. Апробация модели на фактических региональных данных подтвердила ее работоспособность и адекватность. Шоки в системе здравоохранения связаны с соответствующими расходами бюджетов субъектов Российской Федерации в рамках бюджетного ограничения сектора регионального правительства и оказывают воздействие на динамику миграции на региональных рынках труда, а также на моделируемые показатели здравоохранения. Результаты моделирования подтверждают действенность представленного методологического подхода, который может быть использован при разработке стратегий регионального развития, а также планировании и оценке последствий государственных реформ в области социальной политики.

The aim of the paper is to predict demographic changes at the regional level, based on the variation of the parameters of the healthcare system presumed to be a significant factor in both the number of population and its qualitative characteristics. It is assumed that a reform of the healthcare system reflects the institutional nature of state regulation and serves functionally as an exogenous shock in the model. Based on the agent-based modeling a model consisting of two regions has been developed. It takes into account the migration of agents making decisions based on the level of private income. Various scenarios for modeling demographic indicators are presented, depending on the selected quality regime of the healthcare system that reflects the institutional features of the region. The model is calculated based on the statistics for the Perm Region and the Sverdlovsk Region for the period 2012—2019. The approbation of the model on actual regional data confirmed its operability and adequacy. Shocks in the healthcare system are associated with the corresponding budget expenditures under budget constraints of the regional government sector and have an impact on the dynamics of migration at regional labor markets, as well as on the simulated health indicators. The simulation results confirm the effectiveness of the presented methodological approach, which can be used in the development of regional strategies, as well as planning and assessing the consequences of state reforms in social policy.

расходы на здравоохранениекачество здравоохранениямиграцияагент-ориентированное моделированиедемографическая политикаhealthcare costshealthcare qualitymigrationexogenous shocksagent-based modelingdemographic policyИсследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 21-78-10134) (https://rscf.ru/project/21-78-10134/)The research was carried out with financial support of the Russian Science Foundation, project no. 21-78-10134, https://rscf.ru/project/21-78-10134/ReferencesАбдулманапов П. Г. (2019). Факторы и последствия международной миграции населения // УЭПС: управление, экономика, политика, социология. № 1. С. 51—57.Abdulmanapov P. G. (2019). Factors and consequences of international population migration. UEPS: Upravlenie, Ekonomika, Politika, Sociologiya, No. 1, pp. 51—57. (In Russian).Абылкаликов С. И. (2015). Миграционная активность и приживаемость населения регионов России // Региональные исследования. № 3. С. 65—73.Abylkalikov S. I. (2015). Migration activity and adaptation of population in regions of Russia. Regionalnye Issledovaniya, No. 3, pp. 65—73. (In Russian).Акопов А. С., Бекларян Г. Л. (2020). К вопросу о разработке агент-ориентированных моделей для перехода к цифровой экономике // Вестник ЦЭМИ. Т. 3, № 2. https://doi.org/10.33276/S265838870011661-0Beklaryan G. L. (2020). On the development of agent-based models for the transition to the digital economy. Herald of CEMI, Vol. 3, No. 2. (In Russian). https://doi.org/10.33276/S265838870011661-0Акопов А. С., Бекларян Г. Л. (2022). Разработка мультисекторной модели ограниченного соседства с межотраслевыми товарно-денежными взаимодействиями // Искусственные общества. Т. 17, № 2. С. 7—14. https://doi.org/10.18254/S207751800020178-4Akopov A. S., Beklaryan G. L. (2022). Development of a Multi-sector Bounded-Neighbourhood Model with intersectoral commodity-money interactions. Artificial Societies, Vol. 17, No. 2, pp. 7—14. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800020178-4Андронов С. А. (2019). Сравнение эффективности адаптивных алгоритмов светофорного регулирования в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. № 1. С. 150—158. https://doi.org/10.15827/0236235X.125.150-158Andronov S. A. (2019). Comparison of the effectiveness of adaptive algorithms of traffic light regulation in the AnyLogic environment. Software & Systems, No. 1, pp. 150—158. (In Russian). https://doi.org/10.15827/0236235X.125.150-158Бахтизин А. Р. (2008). Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика.Bakhtizin A. R. (2008). Agent-based models of the economy. Moscow: Ekonomika. (In Russian).Бахтизин А. Р., Макаров В. Л., Сушко Е. Д., Максаков А. А. (2021). Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач // Искусственные общества. Т. 16, № 2. С. 1—12. https://doi.org/10.18254/S207751800015357-1Bakhtizin A. R., Makarov V. L., Sushko E. D., Maksakov A. A. (2021). Demographic agent-based model of Russia and assessment of its applicability for solving practical management problems. Artificial Societies, Vol. 16, No. 2, pp. 1—12. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800015357-1Будилов А. П. (2020). Факторы внутренней миграции в России // Вестник ЮжноУральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. Т. 14, № 2. С. 187—190. https://doi.org/10.14529/em200219Budilov A. P. (2020). Factors of internal migration in Russia. Bulletin of the South Ural State University. Series: Economics and Management, Vol. 14, No. 2, pp. 187—190. (In Russian). https://doi.org/10.14529/em200219Васильева С. В., Шапошникова Т. Н. (2015). Оценка факторов, влияющих на заболеваемость работников вредных производств в условиях нефтехимического завода // Вестник МНЭПУ. № 1. С. 19—24.Vasilyeva S. V., Shaposhnikova T. N. (2015). Assessment of factors affecting the morbidity of workers of harmful industries in the conditions of a petrochemical plant. Bulletin of MNEPU, No. 1, pp. 19—24. (In Russian).Воронцовский А. В., Дмитриев А. Л. (2014). Моделирование экономического роста с учетом неопределенности макроэкономических факторов: исторический обзор, проблемы и перспективы развития // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. № 2. С. 5—31.Vorontsovskiy A. V., Dmitriev A. L. (2014). Economic growth modeling under uncertainty of macroeconomic factors: History review, problems and prospects. St Petersburg University Journal of Economic Studies, Vol. 2, pp. 5—31. (In Russian).Дубровская Ю. В. (2023). Детерминанты продолжительности жизни населения в гетерогенных субъектах РФ // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 16, № 1. С. 139—163. https://doi.org/10.15838/esc.2023.1.85.8Dubrovskaya J. V. (2023). Determinants of life expectancy in heterogeneous constituent entities of the Russian Federation. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, Vol. 16, No. 1, pp. 139—163. (In Russian). https://doi.org/10.15838/esc.2023.1.85.8Евдокимов Д. С., Катасонова К. А., Краснова Е. С. (2022). Прототип имитационной модели социо-эпидемиолого-экономических последствий на примере субъектов Российской Федерации // Искусственные общества. T. 17, № 4. https://doi.org/10.18254/S207751800023683-0Evdokimov D. S., Katasonova K. A., Krasnova E. S. (2022). Prototype of a simulation model of socio-epidemiological and economic consequences on the example of the subjects of the Russian Federation. Artificial Societies, Vol. 17, No. 4. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800023683-0Зулькарнай И. У. (2017). Научные основания размещения системообразующих вузов по территории страны // Доклады Башкирского университета. Т. 2, № 5. С. 741—745.Zulkarnay I. U. (2017). The scientific grounds for the localization of system-forming universities across the country. Doklady Bashkirskogo Universiteta, Vol. 2, No. 5, pp. 741—745. (In Russian).Иванова Е. И. (2017). Миграционные намерения современных поколений россиян : новая волна миграции // Проблемы прогнозирования. № 3. С. 106—118.Ivanova E. I. (2017). Migration intentions of modern generations of Russians: A new wave of migration. Problemy Prognozirovaniya, No. 3, pp. 106—118. (In Russian).Карпенко А. А. (2021). Имитационное моделирование эксплуатации морских транспортных средств с учетом ветро-волнового режима // Морские интеллектуальные технологии. № 2-1. С. 191—199. https://doi.org/10.37220/MIT.2021.52.2.027Karpenko A. A. (2021). Simulation of marine vehicles operation in the state of wind and wave conditions. Marine Intellectual Technologies, No. 2-1, pp. 191—199. (In Russian). https://doi.org/10.37220/MIT.2021.52.2.027Каталевский Д. Ю., Гареев Т. Р. (2020). Имитационное моделирование для прогнозирования развития автомобильного электротранспорта на уровне региона // Балтийский регион. Т. 12, № 2. С. 118—139. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2020-2-8Katalevsky D. Y., Gareev T. R. (2020). Development of electric road transport: Simulation modelling. Baltic Region, Vol. 12, No. 2, pp. 118—139. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2020-2-8Кислицын Е. В., Городничев В. В. (2021). Имитационное моделирование развития отдельных отраслей тяжелой промышленности // Бизнес-информатика. Т. 15, № 1. С. 59—77. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2021.1.59.77Kislitsyn E. V., Gorodnichev V. V. (2021). Simulation of development of individual heavy industry sectors. Business Informatics, Vol. 15, No. 1, pp. 59—77. (In Russian). https://doi.org/10.17323/2587-814X.2021.1.59.77Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. (2014). Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода // Федерализм. № 4. С. 37—46.Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Sushko E. D. (2014). Simulation of demographic processes using the agent-based approach. Federalism, Vol. 4, pp. 37—46. (In Russian).Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С., Ровенская Е. А., Стрелковский Н. В. (2022a). Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости // Экономика и математические методы. Т. 58, № 1. С. 113—130. https://doi.org/10.31857/S042473880018960-5Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Beklaryan G. L., Akopov A. S., Rovenskaya E. A., Strelkovskii N. V. (2022a). Agent-based modeling of social and economic impacts of migration under the government regulated employment. Economics and Mathematical Methods, Vol. 58, No. 1, pp. 113—130. (In Russian). https://doi.org/10.31857/S042473880018960-5Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С., Стрелковский Н. В. (2022b). Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU // Бизнес-информатика. Т. 16, № 1. С. 7—21. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2022.1.7.21Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Beklaryan G. L., Akopov A. S., Strelkovskii N. V. (2022b). Simulation of migration and demographic processes using FLAME GPU. Business Informatics, Vol. 16, No. 1, pp. 7—21. (In Russian). https://doi.org/10.17323/2587-814X.2022.1.7.21Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д., Сушко Г. Б. (2019). Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 12, № 6. С. 74—90. https://doi.org/10.15838/esc.2019.6.66.4Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Sushko E. D., Sushko G. B. (2019). Agent-based supercomputer demographic model of Russia: Approbation analysis. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, Vol. 12, No. 6, pp. 74—90. (In Russian). https://doi.org/10.15838/esc.2019.6.66.4Машкова А. Л., Дукхи Н., Каур Р., Неволин И. В. (2022). Прогнозирование динамики распространения анемии в регионах России на базе агент-ориентированной модели // Экономика и математические методы. Т. 58, № 2. С. 64—79. https://doi.org/10.31857/S042473880018351-5Mashkova A. L., Dukhi N., Kaur R., Nevolin I. V. (2022). Forecast of anaemia prevalence in the regions of Russia using the agent-based model. Economics and Mathematical Methods, Vol. 58, No. 2, pp. 64—79. (In Russian). https://doi.org/10.31857/S042473880018351-5Мкртчян Н. В., Флоринская Ю. Ф. (2019). Жители малых и средних городов России: трудовая миграция как альтернатива безвозвратному отъезду // Журнал Новой экономической ассоциации. № 3. С. 78—94. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2019-43-3-4Mkrtchyan N. V., Florinskaya Y. F. (2019). Residents of small and mid-size towns of Russia: Labor migration as an alternative to permanent transfer. Journal of the New Economic Association, No. 3, pp. 78—94. (In Russian). https://doi.org/10.31737/2221-2264-2019-43-3-4Петров М. Б., Серков Л. А., Кожов К. Б. (2021). Имитационная модель обоснования приоритетов развития железнодорожных связей между Уралом и Западной Сибирью // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. № 4. С. 50—58. https://doi.org/10.20291/2079-0392-2021-4-50-58Petrov M. B., Serkov L. A., Kozhov K. B. (2021). Simulation model of substantiation of priorities for the development of railway links between the Urals and Western Siberia. Herald of the Ural State University of Railway Transport, No. 4, pp. 50—58. (In Russian). https://doi.org/10.20291/2079-0392-2021-4-50-58Прилипко Н. С., Бантьева М. Н., Руголь Л. В. (2013). Анализ повозрастной заболеваемости взрослого населения России как этап определения его нуждаемости в медицинской реабилитации // Вестник восстановительной медицины. № 2. С. 2—9.Prilipko N. S., Bantyeva M. N., Rugol L. V. (2013). Analysis of the age-related morbidity of the adult population of Russia as a stage of determining its need for medical rehabilitation. Bulletin of Rehabilitation Medicine, No. 2, pp. 2—9. (In Russian).Рамазанов Р. Р. (2020). Агент-ориентированное моделирование как инструмент анализа реформ науки и образования в России // Искусственные общества. Т. 15, № 3. https://doi.org/10.18254/S207751800010398-6Ramazanov R. R. (2020). Agent-based modeling as an instrument for analysis of reforms of science and education in Russia. Artificial Societies, Vol. 15, No. 3. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800010398-6Рамазанов Р. Р. (2021). Агентное моделирование в исследовании и прогнозировании социально-экономических систем и процессов // Экономика и математические методы. Т. 57, № 1. С. 19—32. https://doi.org/10.31857/S042473880010550-4Ramazanov R. R. (2021). Agent modeling in research and forecasting of socio-economic systems and processes. Economics and Mathematical Methods, Vol. 57, No. 1, pp. 19—32. (In Russian). https://doi.org/10.31857/S042473880010550-4Рахмангулов А. Н., Муравьев Д. С. (2016). Развитие морской портовой инфраструктуры региона на основе «сухих портов» // Экономика региона. Т. 12, № 3. С. 924—936. https://doi.org/10.17059/2016-3-26Rakhmangulov A. N., Muravyov D. S. (2016). The development of the regional sea port infrastructure on the basis of dry port. Economy of Regions, Vol. 12, No. 3, pp. 924—936. (In Russian). https://doi.org/10.17059/2016-3-26Саландаева Д. С. (2021). Оценка пространственных факторов региональной миграции // Инновационное развитие экономики: тенденции и перспективы: Материалы II Всерос. молодежной науч.-практ. конф. Пермь: Изд-во ПНИПУ. С. 11—19. Самсонова Н. А. (2018). Особенности применения агент-ориентированного подхода при моделировании демографических процессов // Искусственные общества. Т. 13, № 3. https://doi.org/10.18254/S0000120-1-1Salandaeva D. S. (2021). Research on spatial heterogeneity within regions of Russia. In: Innovative economic development: Trends and prospects. Proceedings of the II All-Russian youth scientific and practical conference. Perm: PNRPU Publ., pp. 11—19 (In Russian).Сорокин Г. А., Суслов В. Л. (2011). Возрастная и стажевая динамика оSamsonova N. A. (2018). The features of applying agent-based approach to modeling demographic processes. Artificial Societies, Vol. 13, No. 3. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S0000120-1-1бщей заболеваемости работников судостроительного предприятия // Профилактическая и клиническая медицина. № 4. С. 28—33.Sorokin G. A., Suslov V. L. (2011). Age and experience dynamics of the general diseases of workers of the ship-building enterprise. Preventive and Clinical Medicine, No. 4, pp. 28—33. (In Russian).Страшникова Т. Н. (2014). Анализ заболеваемости с временной утратой трудоспособности работников основных профессиональных групп горнорудного предприятия // Современные проблемы науки и образования. № 1. С. 182—185.Strashnikova T. N. (2014). The analysis of the disease incidence with temporary disability of the workers of main occupational groups of the mining enterprise. Modern Problems of Science and Education, No. 1, pp. 182—185. (In Russian).Суслов В. И., Новикова Т. С., Цыплаков А. А. (2016). Моделирование роли государства в пространственной агент-ориентированной модели // Экономика региона. Т. 12, № 3. С. 951—965. https://doi.org/10.17059/2016-3-28Suslov V. I., Novikova T. S., Tsyplakov A. A. (2016). Simulation of the role of government in spatial agent-based model. Economy of Regions, Vol. 12, No. 3, pp. 951—965. (In Russian). https://doi.org/10.17059/2016-3-28Сушко Е. Д. (2012). Мультиагентная модель региона: концепция, конструкция и реализация (Препринт № WP/2012/292). М.: ЦЭМИ РАН.Sushko E. D. (2012). Multi-agent model of the region: Concept, design and implementation (Preprint No. WP/2012/292). Moscow: CEMI RAN. (In Russian).Хачатрян Н. К., Акиншин А. А., Кузнецова О. И. (2020). Имитационная модель российского общества. Создание и анализ виртуальной популяции // Искусственные общества. Т. 15, № 4. https://doi.org/10.18254/S207751800012620-1Khachatryan N. K., Akinshin A. A., Kuznetsova O. I. (2020). Simulation model of Russian society. Creation and analysis of virtual population. Artificial Societies, Vol. 15, No. 4. (In Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800012620-1Чертов О. Г., Морозова Г. Ф., Борзунова Т. И. (2020). Влияние экологических факторов на миграцию населения в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. № 11. С. 560—567. https://doi.org/10.17513/vaael.1463Chertov O. G., Morozova G. F., Borzunova T. I. (2020). The influence of environmental factors on population migration in Russia. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law, No. 11, pp. 560—567. (In Russian). https://doi.org/10.17513/vaael.1463Шульц Д. Н., Якупова И. Н. (2016). Агентное моделирование влияния микроструктуры на свойства экономики // Журнал экономической теории. № 1. С. 70—81.Shults D. N., Yakupova I. N. (2016). Agent modeling of the influence of microstructure on the properties of the economy. Russian Journal of Economic Theory, Vol. 1, pp. 70—81. (In Russian).Эльдяева Н. А., Кованова Е. С., Тенетова Е. П. (2019). Интенсивность современных миграционных потоков и последствия внутрирегиональной и межрегиональной миграции населения российских регионов // Вестник МФЮА. № 2. С. 86—96.Eldyaeva N. A., Kovanova E. S., Tenetova E. P. (2019). The intensity of modern migration flows and consequences of inner-regional and interregional migration of the population of Russian regions. Bulletin of the MFUA, No. 2, pp. 86—96. (In Russian).Asgary A., Najafabadi M. M., Wendel S. K., Resnick-Ault D., Zane R. D., Wu J. (2021). Optimizing planning and design of COVID-19 drive-through mass vaccination clinics by simulation. Health and Technology, Vol. 11, pp. 1359—1368. https://doi.org/10.1007/s12553-021-00594-yAsgary A., Najafabadi M. M., Wendel S. K., Resnick-Ault D., Zane R. D., Wu J. (2021). Optimizing planning and design of COVID-19 drive-through mass vaccination clinics by simulation. Health and Technology, Vol. 11, pp. 1359—1368. https://doi.org/10.1007/s12553-021-00594-yAziz N., Aziz A., Mahar G. (2023). Role of provincial migration and immigration in provincial trade of Canada. Journal of Risk and Financial Management, Vol. 16, No. 7, article 328. https://doi.org/10.3390/jrfm16070328Aziz N., Aziz A., Mahar G. (2023). Role of provincial migration and immigration in provincial trade of Canada. Journal of Risk and Financial Management, Vol. 16, No. 7, article 328. https://doi.org/10.3390/jrfm16070328Bonabeau E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. PNAS, Vol. 99, Suppl. 3, pp. 7280—7287. https://doi.org/10.1073/pnas.082080899Bonabeau E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. PNAS, Vol. 99, Suppl. 3, pp. 7280—7287. https://doi.org/10.1073/pnas.082080899Borshchev A. (2014). Multi-method modelling: AnyLogic. In: S. Brailsford, L. Churilov, B. Dangerfield (eds.). Discrete-event simulation and system dynamics for management decision making. Wiley, pp. 248—279. https://doi.org/10.1002/9781118762745.ch12Borshchev A. (2014). Multi-method modelling: AnyLogic. In: S. Brailsford, L. Churilov, B. Dangerfield (eds.). Discrete-event simulation and system dynamics for management decision making. Wiley, pp. 248—279. https://doi.org/10.1002/9781118762745.ch12Borshchev A., Grigoryev I. (2020). The big book of simulation modeling: Multimethod modeling with AnyLogic 8. AnyLogic North America.Borshchev A., Grigoryev I. (2020). The big book of simulation modeling: Multimethod modeling with AnyLogic 8. AnyLogic North America.Dietz J., Li B., Castaсeda E. (2023). Keeping in motion or staying put: Internal migration in the United States and China. Societies, Vol. 13, No. 7, article 162. https://doi.org/10.3390/soc13070162Dietz J., Li B., Castaсeda E. (2023). Keeping in motion or staying put: Internal migration in the United States and China. Societies, Vol. 13, No. 7, article 162. https://doi.org/10.3390/soc13070162Dubrovskaya J., Shults D., Kozonogova E. (2022). Constructing a region DSGE model with institutional features of territorial development. Computation, Vol. 10, No. 7, article 105. https://doi.org/10.3390/computation10070105Dubrovskaya J., Shults D., Kozonogova E. (2022). Constructing a region DSGE model with institutional features of territorial development. Computation, Vol. 10, No. 7, article 105. https://doi.org/10.3390/computation10070105Ernst J., Dräger S., Schmaus S., Weymeirsch J., Alsaloum A., Münnich R. (2023). The influence of migration patterns on regional demographic development in Germany. Social Sciences, Vol. 12, No. 5, article 255. https://doi.org/10.3390/socsci12050255Ernst J., Dräger S., Schmaus S., Weymeirsch J., Alsaloum A., Münnich R. (2023). The influence of migration patterns on regional demographic development in Germany. Social Sciences, Vol. 12, No. 5, article 255. https://doi.org/10.3390/socsci12050255Gray D. (2023). What can district migration rates tell us about London’s functional urban area? Journal of Risk and Financial Management, Vol. 16, No. 2, article 89. https://doi.org/10.3390/jrfm16020089Gray D. (2023). What can district migration rates tell us about London’s functional urban area? Journal of Risk and Financial Management, Vol. 16, No. 2, article 89. https://doi.org/10.3390/jrfm16020089Kim H.-W., Lee D.-H. (2022). Impact of highway construction on internal migration: A Korea perspective. Sustainability, Vol. 14, No. 21, article 14477. https://doi.org/10.3390/su142114477Kim H.-W., Lee D.-H. (2022). Impact of highway construction on internal migration: A Korea perspective. Sustainability, Vol. 14, No. 21, article 14477. https://doi.org/10.3390/su142114477Kim M. J., Xie X., Zhang X. (2021). How does an environmental amenity attract voluntary migrants? Evidence from ambient air quality in China. Sustainability, Vol. 13, No. 12, article 6872. https://doi.org/10.3390/su13126872Kim M. J., Xie X., Zhang X. (2021). How does an environmental amenity attract voluntary migrants? Evidence from ambient air quality in China. Sustainability, Vol. 13, No. 12, article 6872. https://doi.org/10.3390/su13126872Laubenbacher R., Jarrah A. S., Mortveit H. S., Ravi S. (2012). Agent based modeling , mathematical formalism for. In: R. Meyers (ed.). Computational complexity. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1800-9_6Laubenbacher R., Jarrah A. S., Mortveit H. S., Ravi S. (2012). Agent based modeling , mathematical formalism for. In: R. Meyers (ed.). Computational complexity. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1800-9_6Makarov V., Bakhtizin A., Epstein J. M. (2022). Agent-based modeling for a complex world. Part 1. Economics and Mathematical Methods, Vol. 58, No. 1, pp. 5—26. https://doi.org/10.31857/S042473880018970-6Makarov V., Bakhtizin A., Epstein J. M. (2022). Agent-based modeling for a complex world. Part 1. Economics and Mathematical Methods, Vol. 58, No. 1, pp. 5—26. https://doi.org/10.31857/S042473880018970-6Maza A. (2020). Internal migration in Spain: A complementary approach. Economies, Vol. 8, No. 3, article 59. https://doi.org/10.3390/economies8030059Maza A. (2020). Internal migration in Spain: A complementary approach. Economies, Vol. 8, No. 3, article 59. https://doi.org/10.3390/economies8030059Pоrvu R., Bădоrcea R. M., Doran N. M., Jianu E., Țenea L., Murtaza F. (2022). Linking internal mobility, regional development and economic structural changes in Romania. Sustainability, Vol. 14, No. 12, article 7258. https://doi.org/10.3390/su14127258Pоrvu R., Bădоrcea R. M., Doran N. M., Jianu E., Țenea L., Murtaza F. (2022). Linking internal mobility, regional development and economic structural changes in Romania. Sustainability, Vol. 14, No. 12, article 7258. https://doi.org/10.3390/su14127258Serkov L., Krasnykh S. (2023). The specific behavior of economic agents with heterogeneous expectations in the New Keynesian Model with rigid prices and wages. Mathematics, Vol. 11, No. 4, article 796. https://doi.org/10.3390/math11040796Serkov L., Krasnykh S. (2023). The specific behavior of economic agents with heterogeneous expectations in the New Keynesian Model with rigid prices and wages. Mathematics, Vol. 11, No. 4, article 796. https://doi.org/10.3390/math11040796Tesfatsion L. (2006). Agent-based computational economics: A constructive approach to economic theory. In: L. Tesfatsion, K. L. Judd (eds.). Handbook of computational economics, Vol. 2. Amsterdam: North-Holland, pp. 831—880.Tesfatsion L. (2006). Agent-based computational economics: A constructive approach to economic theory. In: L. Tesfatsion, K. L. Judd (eds.). Handbook of computational economics, Vol. 2. Amsterdam: North-Holland, pp. 831—880.Vuong Q.-H., Le T.-T., La V.-P., Vuong T.-T., Nguyen M.-H. (2023). Investigation into the rationale of migration intention due to air pollution integrating the homo oeconomicus traits. Urban Science, Vol. 7, No. 2, article 59. https://doi.org/10.3390/urbansci7020059Vuong Q.-H., Le T.-T., La V.-P., Vuong T.-T., Nguyen M.-H. (2023). Investigation into the rationale of migration intention due to air pollution integrating the homo oeconomicus traits. Urban Science, Vol. 7, No. 2, article 59. https://doi.org/10.3390/urbansci7020059

The authors declare that there are no conflicts of interest present.