|
|
|
|
MIGRATION ANTICIPATION
AND PREPAREDNESS
Making Migration Management Work
Paris, OECD Publishing, 2026, 98 pages
|
https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/03/migration-anticipation-and-preparedness_c7c13bc4/4161131f-en.pdf
|
Основные цели прогнозирования миграции включают:
1. Руководство бюджетным и ресурсным планированием.
Прогнозы помогают правительствам предвидеть количество, профиль
и потребности прибывающих мигрантов, обеспечивая точное распределение
бюджетных средств на жилье, здравоохранение и образование,
а также поддержку интеграции. Они также позволяют определить
потребности в персонале для управления границами и обработки
визовых запросов, обработки заявлений о предоставлении убежища
и предоставления соответствующих интеграционных услуг, включая
языковые курсы. Кроме того, они позволяют определить потребности
в финансировании, связанные с пособиями для лиц, ищущих убежища,
жильем и другими формами поддержки интеграции в более широком
смысле.
2. Поддержка планирования на случай непредвиденных обстоятельств
и готовности к кризисам.
Прогнозирование позволяет властям подготовиться к непредвиденным
обстоятельствам, разрабатывая планы действий в чрезвычайных
ситуациях или принимая упреждающие меры для минимизации риска
определенных сценариев. Это особенно важно, когда страны рискуют
использовать миграцию в своих целях. Это также актуально для
стран, переживающих трансформационные изменения в политике
с неожиданными последствиями для легальной и нелегальной миграции
(например, изменение членства в зоне свободной мобильности
ЕС).
3. Информирование о платных схемах миграции
Ряд стран использует визовые сборы для финансирования своей
деятельности в области миграции и интеграции. Одним из крайних
примеров являются Соединенные Штаты, где бюджет Министерства
внутренней безопасности напрямую зависит от количества въездов
в текущем году. Подобная ситуация может наблюдаться и в случае
ряда специализированных агентств (например, для иностранных
студентов) или конкретных платных услуг (например, по признанию
иностранных дипломов). В таком случае важно прогнозировать
будущие потоки для целей бюджетирования или формирования будущих
стратегий привлечения мигрантов (пример см. в вставке 3.1).
4. Улучшение коммуникации с общественностью
Прогнозирование миграции также способствует проведению обоснованных
общественных дискуссий, опираясь на фактические данные. Путем
информирования общественности о прогнозируемых тенденциях
и планируемых мерах реагирования власти могут продемонстрировать
свою готовность, сократить количество дезинформации и помочь
представить управление миграцией как управляемый процесс,
а не как кризисную ситуацию. Это способствует укреплению доверия
со стороны общественности и укреплению политической стабильности.
5. Укрепление международного сотрудничества и распределение
бремени
Прогнозы играют важную роль в координации мер реагирования
не только между странами назначения, но и со странами происхождения
и транзита. Прогнозирование помогает предвидеть точки давления
и позволяет создать справедливые механизмы распределения бремени,
такие как переселение или финансовые взносы (например, Пакт
о миграции и убежище в ЕС). На глобальном уровне более качественное
прогнозирование может также способствовать устранению коренных
причин вынужденного перемещения.
Страницы 16-17
Схема принятия решений для определения наиболее
подходящих моделей прогнозирования миграции с учетом потребностей
и ресурсов национальных специалистов (стр. 25)
Схема принятия решений для выбора оптимальных
данных в соответствии с моделями прогнозирования миграции
(стр. 37)
|
Правительства стран все чаще сталкиваются с растущим
давлением, требующим быстрого и эффективного реагирования на стремительно
меняющиеся международные миграционные потоки - как вынужденные,
так и плановые. Прогнозирование является ключевым элементом этого
реагирования, но остается сложной задачей, и некоторые важные категории
миграции до сих пор не являются объектом прогнозирования. Данное
практическое руководство предлагает конкретные меры по внедрению,
функционированию и укреплению систем прогнозирования миграции и
стратегий готовности. Опираясь на опыт стран, исследования и уроки
многострановой целевой группы ОЭСР по прогнозированию и готовности
к миграции, оно рассматривает следующие вопросы: для чего следует
использовать инструменты прогнозирования, почему миграцию необходимо
прогнозировать по категориям, а не только в совокупности, как выбирать
модели и данные, соответствующие конкретным целям, как достоверно
оценивать эффективность и как сообщать результаты политикам, чтобы
прогнозы могли использоваться эффективно и надлежащим образом.
Table of contents
Foreword
Executive summary
1 Introduction
For whom is this handbook?
Forecasting for migration flows by categories versus (net) migration
as a whole?
References
2 Current state of play
Where do OECD countries stand on migration forecasting?
Notes
3 What is the question to which forecasting is expected
to respond?
What is the purpose of migration forecasting, and what are the
associated challenges? What are policymakers looking for through
forecasting?
References
4 Forecasters' toolkit: Choosing the right model for
the task
What are the existing forecasting methods and models?
What is the appropriate forecasting model for each migration category?
What resources do countries need to run forecasting?
How complex should the model be?
How often should model results be updated?
References
5 What data are necessary to conduct the forecasting
exercise?
How to assess the existing sources of data?
Where to find and how to incorporate qualitative data?
How to quantify policy indicators for statistical models?
Which software is the best fits for forecasting, causal effect
estimation and projection?
References
Notes
6 How should the forecasting model be developed?
Is it still accurate to use traditional statistical and econometric
time series analysis?
What are Bayesian Models, their principles, and key features?
How to include contextual knowledge in forecasting: Expert opinion
and Delphi surveys
How to run a Delphi survey and how to include expert replies in
the model?
How to develop machine learning models?
How to incorporate migration drivers into the machine learning
models?
How to model causal influence in migration forecasting?
References
7 How can the model be evaluated?
How to validate model performance?
How to calibrate the model?
How to assess robustness?
How to back-test ML/Stat models?
How can expert knowledge and scenarios be back-tested?
References
8 How should forecasts be presented to policymakers
and ensure effective interaction between policymaking and forecasting?
How to present forecasts and their inherent uncertainty to policymakers
How to use the forecast properly and effectively
References
Notes
9 What future developments can be expected in migration
forecasting?
How to measure the potential effect of policies in countries
of destination?
Is conformal prediction the final frontier in time series forecasting?
How can forecasting results in one migration category affect forecasting
in other categories?
How can forecasts in one country affect forecasts in other countries
(i.e. interaction across countries)?
References
Annex A. List of Migration Anticipation and Preparedness (MAP)
task force members
Glossary
|
