Kənd-şəhər əmək miqrasiyası, işçilərin kənd mənşəli bölgələrdən daha çox iş və gəlir imkanlarının mövcud olduğu şəhər və ya regiondan kənardakı iş mərkəzlərinə hərəkət etdiyi və bu hərəkətin əhali quruluşu, ev təsərrüfatlarının rifahı, əmək bazarı və pul köçürmələri vasitəsilə həm mənşə, həm də təyinat bölgələrinə təsir göstərə bildiyi miqrasiya formasıdır. Bu tədqiqat İndoneziyanın East Java bölgəsindəki Malang Regency-də əmək miqrasiyasını; Singosari, Pakis, Dampit, Gondanglegi və Bantur adlı yüksək miqrasiya səviyyəsinə malik beş rayondan purposive sampling yolu ilə seçilmiş ümumilikdə 250 migrant worker əsasında araşdırır. Mənbə tədqiqatı mixed-methods kimi təsvir edir; kəmiyyət hissəsində sorğu, məskunlaşma niyyəti üçün logistik reqressiya, gəlir üçün çoxsaylı xətti reqressiya və təsviri statistika; keyfiyyət hissəsində isə NGO nümayəndələri və community leaders ilə dərin müsahibələrdən istifadə olunur. Mənbənin dərc olunmuş Cədvəl 2-sinə görə AGE və EDUC məskunlaşma niyyəti modelində mənfi, INCM isə müsbət və statistik baxımdan əhəmiyyətlidir; MARIED, ASSET və JOB_VELG əhəmiyyətli deyil. Cədvəl 3-ə görə migrant income modelində yalnız EDUC müsbət və əhəmiyyətlidir. Lakin outcome kodlaşdırması, təsnifat faizləri və bəzi əmsalların mətnlə cədvəllər arasında uyğun gəlməməsi səbəbindən exact təsir istiqamətləri və böyüklükləri ehtiyatla şərh edilməlidir.

Tədqiqatın ümumi izahı Malang Regency-dəki miqrasiyanın böyük ölçüdə circular migration, yəni şəxsin şəhərdə daimi məskunlaşmasından daha çox işləmək və gəlir toplamaq məqsədilə təyinat bölgəsinə gedib mənşə bölgəsi ilə iqtisadi və sosial bağlarını qoruduğu dövri miqrasiya quruluşu göstərdiyini irəli sürür. Təsviri məlumatlar miqrantların əksəriyyətinin aşağı və ya orta təhsil səviyyəsinə malik, əmək qabiliyyətli yaşda, evli və mənşə bölgəsində mülk sahibi olduğunu göstərir. Bu nümunə gəlir əldə edilsə belə, ailə, mülk və mənşə bölgəsindəki iqtisadi bağların şəhərdə daimi məskunlaşmanı məhdudlaşdıra biləcəyi şəklində şərh olunur.

Tədqiqatın inkişaf baxımından mərkəzi mexanizmi remittances, yəni miqrantların qazancının bir hissəsini mənşə bölgəsindəki ailələrinə və ya iqtisadi fəaliyyətlərə köçürməsidir. Lakin dərc olunmuş empirik modellər remittance məbləğini və ya rural-urban development indeksini birbaşa asılı dəyişən kimi modelləşdirmir. Buna görə tədqiqat miqrasiyanın yerli inkişafla əlaqəsini migrant income, məskunlaşma niyyəti, mənşə bölgəsi ilə bağlar və əvvəlki remittance ədəbiyyatı vasitəsilə şərh edir; birbaşa “miqrasiya kənd inkişafını bu qədər artırdı” əmsalı hesablamır.

Tədqiqatın əsas problemi

Kənd və şəhər əraziləri arasındakı iqtisadi imkan fərqi insanların harada işləyəcəyinə, nə qədər müddət miqrasiya edəcəyinə və qazancını harada istifadə edəcəyinə təsir göstərə bilər. Malang Regency kontekstində mənbə kənd ərazilərində məhdud məşğulluq imkanları ilə şəhər bölgələrindəki daha yüksək gəlir gözləntisinin işçi qüvvəsinin hərəkətini təşviq etdiyini müzakirə edir.

Miqrasiyanın inkişaf baxımından ikitərəfli nəticəsi ola bilər. Bir tərəfdən işçilərin şəhərlərdə qazandığı gəlir və mənşə bölgəsinə göndərdiyi pul ailə istehlakını, təhsili, mənzili və yerli investisiyanı dəstəkləyə bilər. Digər tərəfdən kənd bölgəsindən əmək qabiliyyətli əhalinin davamlı itkisi kənd təsərrüfatı və digər yerli sektorlarda işçi qüvvəsi çatışmazlığı, əhalinin yaşlanması və remittances-dan asılılıq kimi problemlər yarada bilər.

Kənd və şəhər xərcləri arasındakı fərq niyə vacibdir?

Mənbə Cədvəl 1 iqtisadi cəlbetmə mexanizmini izah etmək üçün kənd və şəhər üzrə aylıq adambaşına xərcləri müqayisə edir.

Mənbə xüsusilə qeyri-ərzaq xərclərindəki %70 fərqi şəhər bölgələrinin iqtisadi cəlbediciliyini göstərən amil kimi şərh edir. Lakin dərhal sonrakı izahda BPS-yə aid edilən fərqli rəqəmlər də verilir: urban food expenditure təxminən 689.148 rupiah, rural food expenditure təxminən 667.796 rupiah və urban total expenditure 1.356.943 rupiah kimi yazılıb. Bu ikinci rəqəmlər dəsti Cədvəl 1-dəki dəyərlərlə uyğun gəlmir. Mənbə hansı BPS seriyasının yekun olaraq istifadə edilməli olduğunu açıqlamadığından iki dəst səssiz şəkildə birləşdirilməməlidir.

Ədəbiyyat boşluğu və tədqiqatın yeniliyi

Mənbə əvvəlki tədqiqatların miqrasiyanın müəyyən iqtisadi müəyyənedicilərinə və ya Malang Regency daxilində konkret kəndlərə fokuslandığını, buna qarşı yüksək miqrasiya səviyyəsinə malik “migration pockets” arasında demoqrafik amillər, məskunlaşma niyyəti, gəlir və inkişaf əlaqəsinin inteqrasiya olunmuş təhlilinin məhdud olduğunu irəli sürür.

Tədqiqatın özünəməxsus töhfəsi kimi yaş, təhsil, ailə vəziyyəti, gəlir, mənşə bölgəsində mülk və iş əlaqələri kimi demoqrafik/iqtisadi amillərin məskunlaşma niyyəti ilə; təhsil və digər demoqrafik amillərin migrant income ilə əlaqəsinin eyni sahə araşdırması daxilində öyrənilməsi göstərilir.

Nümunə necə formalaşdırıldı?

Tədqiqatçılar Malang Regency-də yüksək miqrasiya səviyyəsinə malik beş subdistrict seçiblər:

• Singosari,
• Pakis,
• Dampit,
• Gondanglegi,
• Bantur.

Hər subdistrict-dən 50 migrant worker seçilib və ümumi nümunə 250 nəfərə çatıb.

\[ 5\ \text{ilçe} \times 50\ \text{göçmen} = 250\ \text{katılımcı} \]

Nümunə random probability sampling deyil. Mənbə Department of Labor and Transmigration 2024 məlumatlarına əsaslanaraq purposive sampling istifadə etdiyini bildirir. Buna görə nəticələri Malang Regency-nin bütün əhalisinə və ya İndoneziyanın bütün miqrantlarına avtomatik ümumiləşdirmək uyğun deyil.

Bu Tədqiqatda Multinomial, yoxsa Binary Logistik Reqressiya İstifadə Edilib?

Mənbə abstract və metod izahında modeli “multinomial logistic regression” adlandırsa da dərc olunmuş Tənlik (1) yalnız INTENTION = 1 ilə INTENTION = 0 ehtimallarını müqayisə edir və nəticə bölməsi metodu “binary logit” kimi təsvir edir; buna görə də dərc olunmuş riyazi quruluş iki kateqoriyalı ikili logistik reqressiya formasındadır, lakin Verianla mənbə terminologiyasındakı fərqi səssizcə düzəltmir.

Tənlik (1): Məskunlaşma niyyəti modeli

Mənbənin dərc etdiyi tənlik:

\[ \log\left( \frac{P(INTENTION=1)} {P(INTENTION=0)} \right) = \beta_0 +\beta_1AGE +\beta_2EDUC +\beta_3INCM +\beta_4MARIED +\beta_5ASSETS +\beta_6JOBVELG \]

Formula nəyi hesablayır? Tənlik, \(INTENTION=1\) hadisəsinin \(INTENTION=0\) hadisəsinə nisbətən odds dəyərinin loqarifmini izahedici dəyişənlərin xətti kombinasiyası kimi modelləşdirir.

\(INTENTION\), miqrantın təyinat bölgəsində daimi məskunlaşma niyyətini təmsil edən ikili outcome dəyişənidir.

\(AGE\), yaş dəyişənidir.

\(EDUC\), təhsil səviyyəsidir.

\(INCM\), migrant income dəyişənidir.

\(MARIED\), ailə vəziyyəti dəyişənidir. Mənbə dəyişən adını bir “R” ilə MARIED şəklində istifadə edir.

\(ASSETS\), mənşə bölgəsində aktiv/mülk sahibliyini təmsil edir. Cədvəl 2-də eyni dəyişən ASSET kimi yazılıb.

\(JOBVELG\), mənşə bölgəsindəki işlə bağlı dəyişəndir. Mənbə müxtəlif yerlərdə JOBVELG, JOB VELG və JOB_VELG yazılışlarından istifadə edir.

\(\beta_0\), sabit termindir; \(\beta_1\)–\(\beta_6\), müvafiq izahedici dəyişənlərin log-odds əmsallarıdır.

INTENTION = 1 Kodlaşdırması Niyə Kritikdir?

Logistik reqressiyada əmsalın istiqamətini şərh etmək üçün hansı nəticənin “1” kimi kodlandığını dəqiq bilmək lazımdır; bu tədqiqatın Cədvəl 2-si 0 = Stay və 1 = No Stay yazdığı halda mənbə mətni əmsalları sanki 1 = Stay imiş kimi şərh etdiyinə görə AGE, EDUC və INCM əmsallarının real hadisə istiqaməti dərc olunmuş materialdan qəti şəkildə müəyyən edilə bilmir.

Məsələn, Cədvəl 2-də AGE əmsalı −0.358-dir. Əgər həqiqətən \(INTENTION=1\) “No Stay” deməkdirsə, mənfi əmsal yaş artdıqca “No Stay” log-odds-un azalmasını ifadə edir. Lakin mənbə eyni mənfi əmsalı yaş artdıqca daimi məskunlaşma niyyətinin azalması kimi izah edir. Hər iki şərh eyni anda doğru ola bilməz.

Eyni şəkildə INCM əmsalı +1.211-dir. Əgər 1 = No Stay-dirsə, müsbət əmsal daha yüksək gəlirin “No Stay” odds-unu artırması ilə uyğundur. Mənbə isə bu əmsalı daha yüksək gəlirin təyinat bölgəsində daha uzun qalmağı təşviq etməsi kimi şərh edir.

Buna görə Verianla əmsalların işarəsini dəyişmir, outcome sinfini yenidən kodlaşdırmır və mənbədə olmayan düzəliş etmir. Cədvəl və müəllif şərhi ayrı-ayrılıqda görünən saxlanılır.

Odds və log-odds nə deməkdir?

Tədqiqatın tapıntısı deyil, konseptual izah: Bir hadisənin ehtimalı \(p\)-dirsə odds:

\[ Odds=\frac{p}{1-p} \]

şəklindədir.

Logistik reqressiya bunun loqarifmini modelləşdirir:

\[ logit(p)=\log\left(\frac{p}{1-p}\right) \]

Standart logistik reqressiyada əmsalın eksponensial dəyəri \(e^\beta\) odds ratio verir. Lakin mənbə odds ratio cədvəli dərc etmədiyi və outcome kodlaşdırması öz daxilində uyğunsuz olduğu üçün Verianla bu tədqiqata yeni odds-ratio dəyərləri əlavə etmir.

Məskunlaşma niyyəti reqressiyasının dərc olunmuş nəticələri

Mənbə Cədvəl 2 baxımından etibarlı şəkildə deyilə biləcək əsas məqam budur: AGE, EDUC və INCM əmsallarının p-dəyərləri %5 həddindən aşağıdır; MARIED, ASSET və JOB VELG-in p-dəyərləri %5-dən yuxarıdır. Əmsalların “Stay/No Stay” istiqamətində dəqiq mənası isə outcome kodlaşdırma uyğunsuzluğu səbəbindən ayrıca məhdudlaşdırılmalıdır.

Abstract ilə Cədvəl 2 niyə eyni nəticəni demir?

Abstract yaş, təhsil və marital status dəyişənlərinin settlement intention üzərində əhəmiyyətli mənfi təsiri olduğunu deyir.

Results bölməsinin ilk paraqrafı da bir yerdə AGE, EDUC və MARIED-i əhəmiyyətli dəyişənlər kimi sadalayır.

Bunun əksinə, eyni bölmənin dərhal sonrakı izahı və Cədvəl 2 əhəmiyyətli dəyişənləri AGE, EDUC və INCM kimi göstərir; MARIED üçün p = 0.549 verir.

Nəticə bölməsi də Cədvəl 2 ilə uyğun olaraq yaş və təhsilin mənfi, gəlirin müsbət və əhəmiyyətli; ailə vəziyyəti, mülk sahibliyi və mənşə bölgəsindəki işin isə əhəmiyyətsiz olduğunu bildirir.

Buna görə mənbə daxilində abstract/ilk nəticə paraqrafı ilə Cədvəl 2/nəticə bölməsi arasında dəyişən identifikasiyası uyğunsuzluğu var.

Hosmer–Lemeshow Testi Bu Model Üçün Nə Deyir?

Mənbə Hosmer–Lemeshow testi üçün χ² = 7.916 və p = 0.378 hesabatlandırır və p-dəyərinin yüksək olmasını model ilə müşahidə olunan siniflər arasında aydın uyğunsuzluq sübutunun olmaması kimi şərh edir; lakin bu test təkbaşına modelin təsnifat performansının güclü olduğunu və ya bütün əmsal şərhlərinin düzgün olduğunu göstərmir.

Təsnifat matrisi

Təsnifat matrisinin arifmetik tutarlılıq yoxlaması

Yeni model nəticəsi deyil; yalnız mənbə xanalarından aparılmış arifmetik yoxlama:

Stay qrupunda cəmi:

\[ 12+39=51 \]

olduğuna görə cədvəldə dərc olunmuş xanalara əsasən düzgün Stay təsnifatı:

\[ \frac{12}{51}\times100 \approx 23.5\% \]

olur; cədvəldə %25,6 yazılıb.

No Stay qrupunda cəmi:

\[ 7+192=199 \]

və düzgün No Stay təsnifatı:

\[ \frac{192}{199}\times100 \approx 96.5\% \]

olur; cədvəldə %57,0 yazılıb.

Cəmi düzgün təxmin:

\[ 12+192=204 \]

və 250 nəfər üzrə:

\[ \frac{204}{250}\times100=81.6\% \]

olur. Mənbə metod/nəticə keçidində bir yerdə düzgün prediction nisbətini %81,6 kimi yazır, lakin Cədvəl 2 və sonrakı izahda overall accuracy %83,4 verir.

Buna görə model performansının exact faizi ilə bağlı dərc olunmuş hesabat öz daxilində tutarlı deyil. Xam təsnifat xanaları %81,6 ilə uyğundur.

Məskunlaşma niyyəti faizi niyə tək rəqəm kimi verilə bilmir?

Üç dəyər dəstinin ortaq mesajı miqrantların əksəriyyətinin daimi məskunlaşma istəməməsidir. Lakin exact nisbət mənbə daxilində dəyişdiyi üçün Verianla tək bir nisbəti dəqiqləşdirib digərlərini silmir.

“Overseas” ifadəsi niyə Azərbaycan dilinə “xaric” kimi çevrilmir?

Mənbə mətni bir çox yerdə “overseas area” ifadəsini istifadə edir. Lakin tədqiqatın mövzusu beynəlxalq miqrasiya deyil, Malang Regency-dən digər şəhər/təyinat bölgələrinə yönəlmiş rural-urban labor migration-dır. Metod bölməsi də settlement destination-ı “outside the region” kimi izah edir.

Buna görə Azərbaycan dilinə aktarımda “overseas” mexaniki olaraq “xaric” kimi çevrilmir; təyinat bölgəsi, miqrasiya edilən bölgə və ya təyinat şəhəri ifadələri istifadə olunur. Beləliklə tədqiqatın coğrafi əhatəsi dəyişdirilmir.

Tənlik (2): Migrant income modeli

Mənbə migrant income müəyyənediciləri üçün aşağıdakı çoxsaylı xətti reqressiya tənliyini verir:

\[ INCM = \alpha_0 +\alpha_1AGE +\alpha_2EDUC +\alpha_3MARIED +\alpha_4ASSETS +\alpha_5JOBVELG +\epsilon \]

Formula nəyi hesablayır? Tənlik migrant income dəyişənini yaş, təhsil, ailə vəziyyəti, mənşə bölgəsindəki aktiv və mənşə bölgəsindəki iş dəyişənləri ilə xətti şəkildə əlaqələndirir.

\(\alpha_0\), sabit termindir.

\(\alpha_1\)–\(\alpha_5\), digər dəyişənlər sabit saxlanarkən müvafiq izahedici dəyişənin INCM üzərindəki xətti əmsalını təmsil edir.

\(\epsilon\), modeldə izah olunmayan gəlir fərqlərini ehtiva edən xəta terminidir.

Tənlik (2) ilə Cədvəl 3 niyə tam uyğun gəlmir?

Tənlik (2) AGE, EDUC, MARIED, ASSETS və JOBVELG dəyişənlərini ehtiva edir.

Lakin dərc olunmuş Cədvəl 3:

• EDUC,
• AGE,
• MARIED,
• RES,
• LOG_JOB

dəyişənlərini göstərir.

ASSET Cədvəl 3-də yoxdur. Bunun əvəzinə RES adlı family responsibilities dəyişəninin tənliyə sonradan daxil olduğu görünür. JOBVELG yerinə LOG_JOB adı istifadə olunur.

Sonrakı mətn isə əhəmiyyətli olmayan dəyişənlər arasında RES, ASSET, LONG_JOB və MARIED-i sadalayır; AGE dəyişənini bu siyahıda göstərmir.

Buna görə dərc olunmuş tənlik, cədvəl və şifahi dəyişən siyahısından istifadə etməklə vahid və tam şəkildə yenidən istehsal edilə bilən gəlir modeli yaratmaq mümkün deyil.

Cədvəl 3: Gəlir reqressiyası

Cədvəl 3-ə görə p < 0.05 şərtini yalnız EDUC ödəyir. Buna görə mənbənin nəticə bölməsindəki “education is the sole significant positive predictor of migrant income” ifadəsi Cədvəl 3 ilə uyğundur.

Təhsil Səviyyəsinin Gəlir Nəticəsi Necə Şərh Edilməlidir?

Mənbə Cədvəl 3-də təhsil üçün unstandardized B = 0.127, standardized Beta = 0.199 və p = 0.005 hesabatlandırdığına görə etibarlı mənbə-cədvəl nəticəsi təhsilin migrant income ilə müsbət və statistik baxımdan əhəmiyyətli əlaqəsidir; lakin mənbə EDUC və INCM dəyişənlərinin exact rəqəmsal kodlaşdırma miqyasını izah etmədiyi və sonrakı mətndə ziddiyyətli β = 0.456, p < 0.001 dəyərindən istifadə etdiyi üçün təhsilin gəliri “%45,6 artırdığı” nəticəsi etibarlı şəkildə qəbul edilə bilməz.

Mənbə müzakirənin sonrakı hissəsində təhsil üçün:

\[ \beta=0.456,\qquad p<0.001 \]

yazır və hər təhsil səviyyəsi artımının gəliri təxminən %45,6 yüksəltdiyini bildirir.

Lakin Cədvəl 3-ün dərc olunmuş dəyərləri:

\[ B=0.127,\qquad \beta_{standardized}=0.199,\qquad p=0.005 \]

şəklindədir.

Mənbədə 0.456 dəyərinin haradan gəldiyini göstərən ayrıca hesablamaya və ya cədvələ rast gəlinmir. Bundan əlavə INCM-in reqressiyada rupiah, gəlir kateqoriyası və ya transformasiya edilmiş başqa miqyasla kodlandığı aydın deyil.

Buna görə Verianla tədqiqatın etibarlı ortaq nəticəsini “təhsil ilə migrant income arasında müsbət və əhəmiyyətli əlaqə hesabatlandırılıb” şəklində məhdudlaşdırır.

VIF və Tolerance nəyi göstərir?

Tədqiqatın tapıntısı deyil, konseptual izah: Variance Inflation Factor (VIF) izahedici dəyişənin digər izahedici dəyişənlərlə xətti əlaqəsi səbəbindən əmsal dispersiyasının nə dərəcədə arta biləcəyini qiymətləndirmək üçün istifadə olunan collinearity göstəricisidir.

Mənbə Cədvəl 3-də VIF dəyərlərini 1.220 ilə 2.452 arasında verir. Mənbə bunlarla bağlı ayrıca multicollinearity müzakirəsi aparmır; buna görə Verianla yeni diaqnostik test nəticəsi yaratmır.

Remittances həqiqətən ölçülübmü?

Mənbə abstract və tədqiqat məqsədində remittances-ı inkişafın mərkəzi iqtisadi mexanizmi kimi vurğulayır və questionnaire məlumatının labor conditions ilə remittances-a aid məlumatları ehtiva etdiyini bildirir.

Bununla belə, dərc olunmuş əsas nəticə cədvəllərində ayrıca remittance amount dəyişəni, remittance regression, orta remittance məbləği və ya remittance-ın kənd inkişafına təsir əmsalı yoxdur.

Buna görə remittances-a dair siyasət nəticələri tədqiqatın miqrant gəliri, mənşə bölgəsindəki ailə/aktiv bağları və əvvəlki ədəbiyyatla apardığı inkişaf şərhinə əsaslanır.

Figure 1–9 nəyi göstərir?

Dövri miqrasiya şərhi hansı tapıntılara əsaslanır?

Mənbə üç təsviri xüsusiyyəti xüsusilə circular migration şərhi ilə əlaqələndirir.

Birincisi, bütün hesabat fərqlərinə baxmayaraq hər settlement-intention təqdimatında əksəriyyətin təyinat bölgəsində daimi məskunlaşma istəmədiyi görünür.

İkincisi, miqrantların %87,7-si mənşə bölgəsində mülk sahibi kimi göstərilir. Mənbə bunu mənşə bölgəsi ilə davam edən iqtisadi bağlardan biri kimi şərh edir.

Üçüncüsü, iştirakçıların %84,2-si evlidir və orta ailə məsuliyyəti dörd nəfərdir. Mənbə ailə məsuliyyəti və remittances əlaqəsini təyinat bölgəsində əldə olunan gəlirin mənşə bölgəsindəki ev təsərrüfatının rifahına ötürülməsi çərçivəsində müzakirə edir.

Bununla belə, MARIED və ASSET dəyişənləri Cədvəl 2-də settlement intention üzərində statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil. Buna görə təsviri baxımdan güclü mənşə bağlarının olması ilə reqressiyada müstəqil statistik təsirin olması eyni şey deyil.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynının texniki xülasəsi

Məskunlaşma niyyəti: nəticələrin etibarlı nüvəsi

Mənbənin Cədvəl 2-sinə görə:

• AGE: əmsal −0.358, p = 0.000; əhəmiyyətli.
• EDUC: əmsal −0.078, p = 0.006; əhəmiyyətli.
• INCM: əmsal +1.211, p = 0.029; əhəmiyyətli.
• MARIED: əmsal −0.353, p = 0.549; əhəmiyyətli deyil.
• ASSET: əmsal −0.459, p = 0.457; əhəmiyyətli deyil.
• JOB VELG: əmsal −0.058, p = 0.519; əhəmiyyətli deyil.

Mənbə şifahi şərhində AGE və EDUC-in daha aşağı məskunlaşma meyli ilə, INCM-in isə təyinat bölgəsində daha uzun qalma ilə əlaqəli olduğunu irəli sürür. Lakin INTENTION kodlaşdırması ilə bu şərhin riyazi istiqaməti uyğun gəlmədiyinə görə bu şifahi nəticə “mənbə müəlliflərinin şərhi” kimi ayrılmalıdır.

Model uyğunluğu və təsnifat

Hosmer–Lemeshow:

\[ \chi^2=7.916,\qquad p=0.378 \]

Mənbə bunu acceptable model fit kimi şərh edir.

Təsnifat performansı üçün isə mənbə daxilində %81,6 və %83,4 olmaqla iki fərqli overall accuracy dəyəri var. Xam confusion-matrix xanaları %81,6 nəticəsini verir.

Gəlir modeli: nəticələrin etibarlı nüvəsi

Cədvəl 3-ə görə yalnız EDUC p = 0.005 ilə %5 əhəmiyyətlilik həddindən aşağıdır.

AGE p = 0.357, MARIED p = 0.923, RES p = 0.134 və LOG_JOB p = 0.478 ilə əhəmiyyətli deyil.

Mənbənin nəticə bölməsində təhsil migrant income üçün “sole significant positive predictor” kimi ümumiləşdirilir; bu ifadə Cədvəl 3 ilə uyğundur.

Bunun əksinə, müzakirədəki β = 0.456, p < 0.001 və %45,6 artım şərhi Cədvəl 3 dəyərləri ilə uyğun gəlmir və gəlirin kodlaşdırma miqyası verilmədiyi üçün ayrıca təsdiqlənə bilmir.

Figure 8 iş müddəti niyə vacibdir?

Mənbə miqrantların təyinat bölgəsində orta iş müddətini 12,2 il kimi verir. Bölgünün ən böyük iki qrupu %31,8 ilə beş ildən az işləyənlər və %27 ilə 6–10 il işləyənlərdir.

Uzun iş müddətinə baxmayaraq mənbə LOG_JOB / LONG_JOB dəyişəninin migrant income üzərində əhəmiyyətli olmadığını bildirir. Bu, iş müddətinin təkbaşına daha yüksək gəlirlə əlaqəli olmadığını göstərən mənbə nəticəsi kimi təqdim olunur.

Mənbə bunu iştirakçıların %80-dən çoxunun informal sector daxilində işləməsi ilə əlaqələndirir. Lakin informal-sector mexanizmi ayrıca mediation və ya interaction modeli ilə sınaqdan keçirilməyib.

Figure 9 gəlir bölgüsü necə şərh olunur?

Mənbə Figure 9-a görə miqrantların %9,3-ü ayda bir milyon rupiah-dan az, %37,2-si bir ilə iki milyon rupiah arasında və %53,5-i iki milyon rupiah-dan çox gəlir əldə edir.

Bu bölgü təsviridir. Figure 9 təkbaşına miqrasiyanın gəliri artırdığına dair before-after müqayisəsi deyil; eyni şəxslərin miqrasiyadan əvvəlki gəlirləri ilə birbaşa müqayisə təqdim olunmur.

Tədqiqatın inkişaf şərhi

Mənbə rural-urban labor migration-ı müvəqqəti gəlir toplama strategiyası kimi şərh edir. Miqrantların şəhərlərdə qazandığı gəlirin mənşə bölgələrindəki ev təsərrüfatlarına göndərilməsi və ya burada xərclənməsi rural welfare baxımından müsbət mexanizm yarada bilər.

Digər tərəfdən mənbə remittance dependence, kənd işçi qüvvəsi itkisi, depopulation və sectoral imbalance risklərini də müzakirə edir.

Buna görə tədqiqatda miqrasiyanın inkişaf mənası birtərəfli deyil: qısa və orta müddətdə gəlir/remittance axını fayda verə bildiyi halda uzunmüddətli davamlı işçi qüvvəsi çıxışı kənd iqtisadi quruluşunu zəiflədə bilər.

Bu Tədqiqat Miqrasiyanın Kənd-Şəhər İnkişafına Səbəb Təsirini Ölçürmü?

Xeyr; tədqiqat migrant settlement intention və migrant income üçün reqressiyalar, miqrant profili üçün təsviri təhlil və miqrasiya səbəblərinə dair keyfiyyət müsahibələrindən istifadə edir, lakin rural-urban development və ya remittance məbləğini birbaşa asılı dəyişən kimi qiymətləndirən səbəb-nəticə inkişaf modeli olmadığından miqrasiyanın inkişafı müəyyən faiz və ya əmsal qədər dəyişdirdiyi nəticəsi çıxarıla bilməz.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Mənbə Cədvəl 2-yə görə AGE, EDUC və INCM məskunlaşma niyyəti modelində statistik baxımdan əhəmiyyətlidir.
• MARIED, ASSET və JOB VELG Cədvəl 2-də əhəmiyyətli deyil.
• Mənbə Cədvəl 3-ə görə yalnız EDUC migrant income ilə müsbət və əhəmiyyətli əlaqə göstərir.
• Təsviri məlumatlar nümunədə əmək qabiliyyətli yaşda olan şəxslərin üstünlük təşkil etdiyini göstərir.
• Nümunənin %84,2-si evlidir.
• Figure 5-ə görə %87,7-nin mənşə bölgəsində mülkü var.
• Orta iş müddəti mənbədə 12,2 il kimi hesabatlandırılıb.
• Figure 9-a görə nümunənin %53,5-i aylıq iki milyon rupiah-dan çox gəlir kateqoriyasındadır.
• Məskunlaşma niyyəti nisbətləri mənbə daxilində fərqli verilsə də bütün versiyalarda əksəriyyət daimi məskunlaşma istəməyən qrupdadır.
• Mənbə bu nümunəni circular migration və origin-area attachment çərçivəsində şərh edir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Miqrasiyanın rural development-ı müəyyən miqdarda artırdığı birbaşa qiymətləndirilməyib.
• Remittance məbləğinin inkişafa təsiri üçün ayrıca əmsal hesabatlandırılmayıb.
• Abstract-dakı marital-status nəticəsi Cədvəl 2 tərəfindən dəstəklənmir.
• Mənbənin β = 0.456 və %45,6 gəlir artımı şərhi Cədvəl 3-dəki təhsil əmsalı ilə təsdiqlənmir.
• Figure 1-dəki %75,6 No Stay nisbəti, Cədvəl 2-nin %79,6 bölgüsü və mətndəki %87,6 dəyəri bir-birinin yerinə istifadə oluna bilməz.
• %83,4 overall accuracy xam confusion-matrix xanalarından yenidən istehsal olunmur.
• Ailə vəziyyəti və asset ownership nümunədə geniş yayılsa da reqressiyada əhəmiyyətli deyil; yalnız geniş yayılması müstəqil təsir sübutu deyil.
• Purposive sample bütün İndoneziya migrant population-ını təmsil edən probability sample deyil.
• Mixed-methods ifadəsi keyfiyyət qatının ətraflı metodoloji hesabatlandırılması olduğu mənasına gəlmir; interview sample size və coding procedure göstərilmir.
• Tədqiqat eyni şəxslərin miqrasiyadan əvvəl və sonrakı gəlirlərini longitudinal şəkildə müqayisə etmir.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər

Purposive sampling: Nümunə yüksək miqrasiya nisbətinə malik beş rayondan məqsədli şəkildə seçilib. Statistik təmsil iddiası məhduddur.

Outcome kodlaşdırması: INTENTION = 1/0 etiketləri ilə əmsalların mənbə şərhləri arasında istiqamət uyğunsuzluğu var.

Model adı: Multinomial logistic regression ifadəsi istifadə edildiyi halda riyaziyyat və nəticələr binary logit quruluşu göstərir.

Təsnifat hesabatlandırması: Confusion matrix xanaları, % Correct sütunu və overall accuracy bir-birini tam təsdiqləmir.

Məskunlaşma niyyəti bölgüsü: Figure 1, Cədvəl 2 və nəticə mətnində üç fərqli nisbət var.

Gəlir modeli spesifikasiyası: Tənlik (2), Cədvəl 3 və müzakirə bölməsindəki predictor siyahıları eyni deyil.

Təhsil əmsalı: Cədvəl 3-də B = 0.127, standardized Beta = 0.199 və p = 0.005 olduğu halda mətnin başqa hissəsində β = 0.456 və p < 0.001 istifadə olunur.

Dəyişən kodlaşdırma çatışmazlığı: EDUC, INCM, MARIED və digər kateqorik dəyişənlərin regression coding scheme-i ətraflı verilmədiyinə görə əmsalların real vahid şərhləri tam şəkildə yenidən istehsal edilə bilmir.

Mixed-methods təfərrüatı: NGO/community interview sayı, interview protocol, transcription/coding procedure və mixed-method integration üsulu hesabatlandırılmayıb.

Remittance ölçümü: Remittance tədqiqatın əsas inkişaf mexanizmi kimi təqdim olunsa da nəticə bölməsində müstəqil remittance cədvəli və ya modeli yoxdur.

Proqram təminatı: İstifadə olunan statistik proqram təminatı mənbədə göstərilmir.

Etik/onam hesabatlandırması: Mənbə PDF-də 250 iştirakçılı questionnaire və in-depth interview tədqiqatı üçün ayrıca ethics approval və ya informed-consent bəyanı görünmür. Bu məlumatın PDF-də olmaması etik prosesin tətbiq edilmədiyini sübut etmir.

Siyasət təklifləri

Mənbə nəticələrini üç əsas siyasət sahəsi ilə əlaqələndirir.

Kənd təhsili və vocational training: Təhsil migrant income ilə əhəmiyyətli əlaqə göstərdiyinə görə mənşə bölgələrində işçi qüvvəsinin bacarıqlarının artırılması təklif olunur.

Informal-sector formalization: Mənbə miqrantların böyük hissəsinin informal işlərdə işlədiyini və uzun iş müddətinin gəlir artımına çevrilməyə bildiyini müzakirə edərək daha təhlükəsiz və formal employment şərtlərinin əhəmiyyətini vurğulayır.

Remittance investment: Miqrant gəlirinin yalnız gündəlik istehlakda deyil, təhsil, məhsuldar yerli investisiya və kənd iqtisadi potensialı üzərində daha davamlı şəkildə istifadə edilməsini təşviq edən siyasətlər təklif olunur.

Gələcək tədqiqatlar

Mənbə future research üçün longitudinal design təklif edir. Beləliklə miqrantların zaman ərzində şəhərdə qalma, kəndlərinə qayıtma, gəlirlərindən necə istifadə etmə və return migration sonrasında hansı iqtisadi nəticələrlə qarşılaşma prosesləri izlənə bilər.

Bundan əlavə mövcud modeldə ölçülməyən social networks kimi dəyişənlərin gələcəkdə modelə əlavə edilməsi təklif olunur.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Demographic Drivers of Labor Migration and Their Impact on Rural-Urban Development.

Müəlliflər: Arini Fitria Mustapita, Mohammad Rizal.

Müəllif sırası: Mənbə PDF-də və rəsmi məqalə qeydindəki sıra qorunub.

Bərabər töhfə: Mənbə PDF-də bərabər birinci müəlliflik/bərabər töhfə bəyanı yoxdur.

Məsul müəllif: Arini Fitria Mustapita.

Qurum: Universitas Islam Malang.

Jurnal: Economics Development Analysis Journal.

Nəşriyyat: Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang və Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK nəşriyyat strukturu.

Cild / nömrə: Volume 14, Number 4.

Nömrənin ili: 2025.

Səhifələr: 588–602.

Article ID: 34174.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.34174.

Məqalə tarixçəsi — PDF: Received October 2025; Accepted January 2026; “Pusblished February 2026”.

Rəsmi onlayn nəşr tarixi: 22 Fevral 2026.

Mənbə növü: Mixed-methods tədqiqat məqaləsi; sahə sorğusu, kəmiyyət reqressiyaları, təsviri təhlil və keyfiyyət müsahibələrini ehtiva edir.

Resenziya: Jurnalın rəsmi siyasət səhifəsi double-blind peer review prosesini göstərir.

Preprint statusu: Mənbə PDF-də və rəsmi məqalə qeydində ayrıca preprint versiyası göstərilmir.

Lisenziya: Mənbə PDF-də məqaləyə xüsusi açıq Creative Commons sətri yoxdur. Jurnalın köhnə rəsmi About/Copyright siyasəti CC BY 3.0 göstərir; buna görə lisenziya məlumatı jurnal siyasəti səviyyəsində qiymətləndirilməlidir.

Maliyyələşdirmə: Mənbə PDF-də ayrıca funding statement yoxdur.

Maraqlar toqquşması: Mənbə PDF-də ayrıca conflict-of-interest bəyanı yoxdur.

Məlumat əlçatanlığı: Ayrı Data Availability bölməsi yoxdur. Figure 1–9 “Authors' survey, 2024” kimi mənbələndirilib; xam fərdi məlumat deposu göstərilmir.

CRediT / müəllif töhfələri: Mənbə PDF-də ayrıca CRediT və ya author-contribution bölməsi yoxdur.

Etika komitəsi / informed consent: Mənbə PDF-də questionnaire və in-depth interview iştirakçıları üçün ayrıca etika komitəsi/onam bəyanı görünmür. Hesabatlandırılmamış prosedurun mövcudluğu və ya olmaması fərz edilməyib.

Coğrafi əhatə: Malang Regency, East Java, Indonesia.

Subdistrict-lər: Singosari, Pakis, Dampit, Gondanglegi, Bantur.

Nümunə: 250 migrant worker; 50 nəfər/subdistrict.

Nümunə seçmə üsulu: Purposive sampling.

Kəmiyyət məlumatları: Questionnaire ilə labor conditions və remittance ilə əlaqəli məlumatlar.

Keyfiyyət məlumatları: NGO representatives və community leaders ilə in-depth interviews. Keyfiyyət iştirakçı sayı, coding scheme və analytic integration təfərrüatları hesabatlandırılmayıb.

Məskunlaşma modeli: Mənbə abstract/metodda multinomial logistic regression ifadəsini istifadə edir; Tənlik (1) və conclusion binary-logit quruluşu göstərir.

Tənlik (1): \(\log(P(INTENTION=1)/P(INTENTION=0))=\beta_0+\beta_1AGE+\beta_2EDUC+\beta_3INCM+\beta_4MARIED+\beta_5ASSETS+\beta_6JOBVELG\).

Cədvəl 2 əsas nəticələri: AGE = −0.358 (p = 0.000); EDUC = −0.078 (p = 0.006); INCM = +1.211 (p = 0.029); MARIED = −0.353 (p = 0.549); ASSET = −0.459 (p = 0.457); JOB VELG = −0.058 (p = 0.519).

Outcome-coding məhdudiyyəti: Cədvəl 2 0 = Stay, 1 = No Stay göstərir; mənbənin şifahi əmsal şərhləri bu kodlaşdırma ilə riyazi baxımdan uyğun gəlmir.

Hosmer–Lemeshow: χ² = 7.916; p = 0.378.

Təsnifat: Xam xanalar 12/39 və 7/192 olub arifmetik cəm %81,6 düzgün təsnifat verir. Mənbə başqa yerlərdə %83,4 overall accuracy hesabatlandırır.

Məskunlaşma niyyəti nisbətləri: Figure 1 %24,4 Stay / %75,6 No Stay; Cədvəl 2 xam sinifləri %20,4 / %79,6; başqa nəticə cümləsi %87,6 No Stay bildirir.

Gəlir modeli Tənlik (2): \(INCM=\alpha_0+\alpha_1AGE+\alpha_2EDUC+\alpha_3MARIED+\alpha_4ASSETS+\alpha_5JOBVELG+\epsilon\).

Cədvəl 3 model fərqi: Cədvəl 3 EDUC, AGE, MARIED, RES və LOG_JOB dəyişənlərini hesabatlandırır; ASSET cədvəldə yoxdur.

Cədvəl 3 təhsil nəticəsi: EDUC B = 0.127; Std. Error = 0.037; standardized Beta = 0.199; t = 3.114; p = 0.005; VIF = 1.279.

Təhsil əmsalı hesabat fərqi: Müzakirənin sonrakı hissəsində β = 0.456, p < 0.001 və təxminən %45,6 income increase ifadəsi istifadə olunub; bu dəyər Cədvəl 3 tərəfindən dəstəklənmir.

Digər gəlir nəticələri: AGE p = 0.357; MARIED p = 0.923; RES p = 0.134; LOG_JOB p = 0.478.

Figure 2 təhsil: Mənbədə elementary %28,4; junior high %34,7; high school %21,3; “baccalaureate” %7,4; bachelor's %8,2 kimi göstərilir.

Figure 3 yaş: <20 %3,2; 21–30 %28,3; 31–40 %32,2; 41–50 %25,9; 51–60 %9,0; >60 %1,4.

Figure 4 ailə vəziyyəti: Evli %84,2; evli deyil %15,8.

Figure 5 mənşə bölgəsində mülk: Var %87,7; yox %12,3.

Figure 6 ailə məsuliyyəti: Mənbə orta hesabla dörd nəfərlik məsuliyyət bildirir.

Figure 7 mənşə bölgəsində iş: %87,1 işi olduğunu/qoruduğunu, %1,8 olmadığını göstərir; qalan %11,1 üçüncü kateqoriya kimi görünür. Mətnin “majority did not provide answers” ifadəsi qrafiklə uyğun gəlmir.

Figure 8 iş müddəti: <5 il %31,8; 6–10 il %27,0; 11–15 il %15,8; 16–20 il %11,3; 21–25 il %6,2; >25 il %7,9; orta 12,2 il.

Figure 9 gəlir: <1 milyon rupiah %9,3; 1–2 milyon %37,2; >2 milyon %53,5.

Remittance məhdudiyyəti: Remittances tədqiqatın inkişaf izahında mərkəzidir, lakin ayrıca remittance outcome/regression nəticəsi dərc olunmur.

Rural-urban development məhdudiyyəti: Mənbə birbaşa rural-development index qiymətləndirmir; inkişaf əlaqəsi miqrant gəliri, remittances, geri qayıtma meyli və mənşə bölgəsi bağları vasitəsilə şərh olunur.

Əsas siyasət təklifləri: Rural vocational training, informal-sector formalization və remittance investment incentives.

Gələcək tədqiqat: Longitudinal return-migration dizaynları və social networks kimi ölçülməyən dəyişənlərin əlavə edilməsi.