Муҳоҷирати меҳнатӣ аз деҳот ба шаҳр — шакли муҳоҷиратест, ки дар он кормандон аз минтақаҳои деҳотии аслии худ ба марказҳои кории шаҳрӣ ё берун аз минтақа, ки имкониятҳои бештар барои кор ва даромад доранд, ҳаракат мекунанд ва ин ҳаракат метавонад тавассути сохтори аҳолӣ, некӯаҳволии хонаводаҳо, бозори меҳнат ва интиқоли маблағҳо ҳамзамон ба минтақаҳои аслӣ ва мақсад таъсир расонад. Ин таҳқиқот муҳоҷирати меҳнатиро дар Malang Regency-и минтақаи East Java-и Индонезия тавассути 250 migrant worker, ки бо purposive sampling аз панҷ ноҳияи дорои сатҳи баланди муҳоҷират — Singosari, Pakis, Dampit, Gondanglegi ва Bantur — интихоб шудаанд, меомӯзад. Манбаъ таҳқиқотро mixed-methods тавсиф мекунад; дар қисми миқдорӣ пурсиш, регрессияи логистикӣ барои нияти маскуншавӣ, регрессияи хаттии бисёртағйирёбанда барои даромад ва омори тавсифӣ; дар қисми сифатӣ бошад мусоҳибаҳои амиқ бо намояндагони NGO ва community leaders истифода мешаванд. Тибқи Ҷадвали 2-и нашршудаи манбаъ, AGE ва EDUC дар модели нияти маскуншавӣ манфӣ, INCM мусбат ва аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятноканд; MARIED, ASSET ва JOB_VELG аҳамиятнок нестанд. Тибқи Ҷадвали 3, дар модели migrant income танҳо EDUC мусбат ва аҳамиятнок аст. Аммо бинобар кодгузории outcome, фоизҳои таснифот ва номувофиқатии баъзе коэффитсиентҳо байни матн ва ҷадвалҳо, самтҳо ва бузургиҳои exact таъсир бояд бо эҳтиёт тафсир карда шаванд.

Ривояти умумии таҳқиқот таъкид мекунад, ки муҳоҷират дар Malang Regency асосан сохтори circular migration-ро нишон медиҳад, яъне шахс ба ҷойи маскуншавии доимӣ дар шаҳр барои кор ва ҷамъ кардани даромад ба минтақаи мақсад меравад ва робитаҳои иқтисодӣ ва иҷтимоии худро бо минтақаи аслӣ нигоҳ медорад. Маълумоти тавсифӣ нишон медиҳад, ки аксари муҳоҷирон дорои сатҳи паст ё миёнаи таҳсилот, дар синни қобили меҳнат, оиладор ва соҳиби молу мулк дар минтақаи аслии худ мебошанд. Ин намуна чунин тафсир мешавад, ки ҳатто ҳангоми ба даст овардани даромад, робитаҳои оилавӣ, моликият ва робитаҳои иқтисодӣ дар минтақаи аслӣ метавонанд маскуншавии доимии шаҳриро маҳдуд кунанд.

Механизми марказии таҳқиқот аз ҷиҳати рушд remittances, яъне интиқоли қисми даромади муҳоҷирон ба оилаҳо ё фаъолияти иқтисодӣ дар минтақаи аслӣ мебошад. Аммо моделҳои эмпирикии нашршуда миқдори remittance ё индекси rural-urban development-ро мустақиман ҳамчун тағйирёбандаи вобаста модел намекунанд. Аз ин рӯ, таҳқиқот робитаи муҳоҷиратро бо рушди маҳаллӣ тавассути migrant income, нияти маскуншавӣ, робитаҳо бо минтақаи аслӣ ва адабиёти қаблии remittance тафсир мекунад; коэффитсиенти мустақими “муҳоҷират рушди деҳотро ҳамин қадар зиёд кард”-ро ҳисоб намекунад.

Масъалаи асосии таҳқиқот

Тафовути имкониятҳои иқтисодӣ байни минтақаҳои деҳотӣ ва шаҳрӣ метавонад ба он таъсир расонад, ки одамон дар куҷо кор мекунанд, чӣ қадар муҳоҷират мекунанд ва даромади худро дар куҷо истифода мебаранд. Дар заминаи Malang Regency манбаъ баррасӣ мекунад, ки имкониятҳои маҳдуди шуғл дар деҳот ва интизориҳои даромади баландтар дар шаҳрҳо ҳаракати қувваи кориро ташвиқ мекунанд.

Муҳоҷират метавонад аз ҷиҳати рушд натиҷаи дуҷониба дошта бошад. Аз як тараф, даромаде, ки кормандон дар шаҳрҳо ба даст меоранд ва маблағе, ки ба минтақаи аслии худ мефиристанд, метавонад истеъмоли оила, таҳсил, манзил ва сармоягузории маҳаллиро дастгирӣ кунад. Аз тарафи дигар, талафоти доимии аҳолии синни қобили меҳнат аз деҳот метавонад дар кишоварзӣ ва дигар бахшҳои маҳаллӣ камбуди қувваи корӣ, пиршавии аҳолӣ ва вобастагӣ аз remittances-ро ба вуҷуд орад.

Чаро фарқи хароҷоти деҳот ва шаҳр муҳим аст?

Ҷадвали 1-и манбаъ барои шарҳи механизми ҷалби иқтисодӣ хароҷоти моҳонаи ба ҳар сари аҳолӣ дар деҳот ва шаҳрро муқоиса мекунад.

Манбаъ махсусан фарқи %70 дар хароҷоти ғайриозуқавориро ҳамчун омиле тафсир мекунад, ки ҷолибияти иқтисодии минтақаҳои шаҳриро нишон медиҳад. Аммо дар ривояти баъдӣ арзишҳои дигаре низ оварда мешаванд, ки ба BPS нисбат дода шудаанд: urban food expenditure тақрибан 689.148 rupiah, rural food expenditure тақрибан 667.796 rupiah ва urban total expenditure 1.356.943 rupiah навишта шудааст. Ин маҷмӯи дуюми арзишҳо бо арзишҳои Ҷадвали 1 мувофиқат намекунад. Азбаски манбаъ шарҳ намедиҳад, ки кадом силсилаи BPS бояд ниҳоӣ истифода шавад, ду маҷмӯъ набояд хомӯшона якҷоя карда шаванд.

Холигии адабиёт ва навоварии таҳқиқот

Манбаъ мегӯяд, ки таҳқиқоти қаблӣ ба муайянкунандаҳои мушаххаси иқтисодии муҳоҷират ё деҳаҳои муайян дар дохили Malang Regency тамаркуз кардаанд, дар ҳоле ки таҳлили ҳамгирои омилҳои демографӣ, нияти маскуншавӣ, даромад ва робитаи рушд байни “migration pockets”-и дорои сатҳи баланди муҳоҷират маҳдуд аст.

Ҳамчун саҳми аслии таҳқиқот омӯзиши робитаи омилҳои демографӣ/иқтисодӣ, аз ҷумла синну сол, таҳсилот, вазъи оилавӣ, даромад, моликият ва робитаҳои корӣ дар минтақаи аслӣ бо нияти маскуншавӣ; инчунин робитаи таҳсилот ва дигар омилҳои демографӣ бо migrant income дар доираи як таҳқиқоти саҳроӣ нишон дода мешавад.

Намуна чӣ гуна ташкил карда шуд?

Муҳаққиқон панҷ subdistrict-ро бо сатҳи баланди муҳоҷират дар Malang Regency интихоб карданд:

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

Аз ҳар subdistrict 50 migrant worker интихоб шуда, ҳаҷми умумии намуна ба 250 нафар расид.

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

Намуна random probability sampling нест. Манбаъ мегӯяд, ки бо такя ба маълумоти Department of Labor and Transmigration 2024 purposive sampling истифода шудааст. Аз ин рӯ, ба тамоми аҳолии Malang Regency ё ҳамаи муҳоҷирони Индонезия ба таври худкор умумӣ кардани натиҷаҳо мувофиқ нест.

Дар Ин Таҳқиқот Multinomial ё Binary Регрессияи Логистикӣ Истифода Шуд?

Гарчанде манбаъ дар abstract ва шарҳи метод моделро “multinomial logistic regression” меномад, Муодилаи (1)-и нашршуда танҳо эҳтимолҳои INTENTION = 1 ва INTENTION = 0-ро муқоиса мекунад ва қисми натиҷаҳо методро “binary logit” меномад; бинобар ин сохтори математикии нашршуда шакли регрессияи логистикии дукатегориягӣ мебошад, вале Verianla фарқи терминологияи манбаъро хомӯшона ислоҳ намекунад.

Муодилаи (1): Модели нияти маскуншавӣ

Муодилаи нашркардаи манбаъ:

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

Формула чиро ҳисоб мекунад? Муодила логарифми odds-и ҳодисаи \(INTENTION=1\)-ро нисбат ба ҳодисаи \(INTENTION=0\) ҳамчун таркиби хаттии тағйирёбандаҳои тавзеҳдиҳанда модел мекунад.

\(INTENTION\), тағйирёбандаи бинарии outcome мебошад, ки нияти муҳоҷирро барои маскуншавии доимӣ дар минтақаи мақсад ифода мекунад.

\(AGE\), тағйирёбандаи синну сол аст.

\(EDUC\), сатҳи таҳсилот аст.

\(INCM\), тағйирёбандаи migrant income аст.

\(MARIED\), тағйирёбандаи вазъи оилавӣ аст. Манбаъ номи тағйирёбандаро бо як “R” ҳамчун MARIED истифода мекунад.

\(ASSETS\), моликияти дороӣ/амволро дар минтақаи аслӣ ифода мекунад. Дар Ҷадвали 2 ҳамин тағйирёбанда ҳамчун ASSET навишта шудааст.

\(JOBVELG\), тағйирёбандаи марбут ба кор дар минтақаи аслӣ мебошад. Манбаъ дар ҷойҳои гуногун навиштҳои JOBVELG, JOB VELG ва JOB_VELG-ро истифода мекунад.

\(\beta_0\), узви собит; \(\beta_1\)–\(\beta_6\), коэффитсиентҳои log-odds-и тағйирёбандаҳои тавзеҳдиҳандаи дахлдор мебошанд.

Чаро Кодгузории INTENTION = 1 Муҳим Аст?

Дар регрессияи логистикӣ барои тафсири самти коэффитсиент бояд дақиқ маълум бошад, ки кадом натиҷа ҳамчун “1” код шудааст; Ҷадвали 2-и ин таҳқиқот 0 = Stay ва 1 = No Stay менависад, аммо азбаски матни манбаъ коэффитсиентҳоро гӯё 1 = Stay бошад тафсир мекунад, самти воқеии ҳодисаи коэффитсиентҳои AGE, EDUC ва INCM аз маводи нашршуда дақиқ ҳал карда намешавад.

Масалан, дар Ҷадвали 2 коэффитсиенти AGE −0.358 аст. Агар воқеан \(INTENTION=1\) маънои “No Stay”-ро дошта бошад, коэффитсиенти манфӣ маънои кам шудани log-odds-и “No Stay”-ро бо зиёд шудани синну сол дорад. Аммо манбаъ ҳамин коэффитсиенти манфиро ҳамчун кам шудани нияти маскуншавии доимӣ бо зиёд шудани синну сол шарҳ медиҳад. Ҳар ду тафсир ҳамзамон дуруст буда наметавонанд.

Ба ҳамин монанд, коэффитсиенти INCM +1.211 аст. Агар 1 = No Stay бошад, коэффитсиенти мусбат бо зиёд шудани odds-и “No Stay” ҳангоми даромади бештар мувофиқат мекунад. Аммо манбаъ ин коэффитсиентро ҳамчун ташвиқи мондани дарозтар дар минтақаи мақсад аз ҷониби даромади баландтар тафсир мекунад.

Аз ин рӯ, Verianla аломати коэффитсиентҳоро тағйир намедиҳад, синфи outcome-ро аз нав код намекунад ва ислоҳи дар манбаъ набударо анҷом намедиҳад. Ҷадвал ва тафсири муаллиф алоҳида намоён нигоҳ дошта мешаванд.

Odds ва log-odds чӣ маъно доранд?

На натиҷаи таҳқиқот, балки шарҳи консептуалӣ: Агар эҳтимоли як ҳодиса \(p\) бошад, odds:

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

мебошад.

Регрессияи логистикӣ логарифми онро модел мекунад:

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

Дар регрессияи стандартии логистикӣ арзиши экспоненсиалии коэффитсиент \(e^\beta\) odds ratio медиҳад. Аммо азбаски манбаъ ҷадвали odds ratio-ро нашр накардааст ва кодгузории outcome дар дохили худ номувофиқ аст, Verianla ба ин таҳқиқот арзишҳои нави odds-ratio илова намекунад.

Натиҷаҳои нашршудаи регрессияи нияти маскуншавӣ

Нуктаи асосие, ки аз ҷиҳати Ҷадвали 2-и манбаъ бо эътимод гуфтан мумкин аст, чунин аст: p-арзишҳои коэффитсиентҳои AGE, EDUC ва INCM аз ҳадди %5 поёнанд; p-арзишҳои MARIED, ASSET ва JOB VELG аз %5 болоанд. Маънои дақиқи коэффитсиентҳо дар самти “Stay/No Stay” бошад, бинобар номувофиқии кодгузории outcome бояд алоҳида маҳдуд карда шавад.

Чаро Abstract ва Ҷадвали 2 як натиҷаро намегӯянд?

Abstract мегӯяд, ки тағйирёбандаҳои синну сол, таҳсилот ва marital status ба settlement intention таъсири манфии аҳамиятнок доранд.

Параграфи аввали қисми Results низ дар як ҷой AGE, EDUC ва MARIED-ро ҳамчун тағйирёбандаҳои аҳамиятнок номбар мекунад.

Баръакс, ривояти баъдии ҳамон қисм ва Ҷадвали 2 тағйирёбандаҳои аҳамиятнокро AGE, EDUC ва INCM нишон медиҳанд ва барои MARIED p = 0.549 медиҳанд.

Қисми хулоса низ мувофиқи Ҷадвали 2 мегӯяд, ки синну сол ва таҳсилот манфӣ, даромад мусбат ва аҳамиятнок; вазъи оилавӣ, моликияти амвол ва кор дар минтақаи аслӣ аҳамиятнок нестанд.

Аз ин рӯ, дар дохили манбаъ байни abstract/параграфи аввали натиҷаҳо ва Ҷадвали 2/қисми хулоса номувофиқатии шахсияти тағйирёбанда вуҷуд дорад.

Санҷиши Hosmer–Lemeshow Барои Ин Модел Чӣ Мегӯяд?

Манбаъ барои санҷиши Hosmer–Lemeshow χ² = 7.916 ва p = 0.378 гузориш мекунад ва баланд будани p-арзишро ҳамчун набудани далели равшани номувофиқатӣ байни модел ва синфҳои мушоҳидашуда тафсир мекунад; аммо ин санҷиш танҳо худ аз худ нишон намедиҳад, ки иҷрои таснифии модел қавӣ аст ё ҳамаи тафсирҳои коэффитсиент дурустанд.

Матритсаи таснифот

Санҷиши мутобиқати арифметикии матритсаи таснифот

Натиҷаи модели нав нест; танҳо санҷиши арифметикӣ аз ҳуҷайраҳои манбаъ:

Ҳамагӣ дар гурӯҳи Stay:

\[ 12+39=51 \]

аз ин рӯ, мувофиқи ҳуҷайраҳои нашршудаи ҷадвал, таснифи дурусти Stay:

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

мешавад; дар ҷадвал %25,6 навишта шудааст.

Ҳамагӣ дар гурӯҳи No Stay:

\[ 7+192=199 \]

ва таснифи дурусти No Stay:

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

мешавад; дар ҷадвал %57,0 навишта шудааст.

Ҳамагӣ пешгӯиҳои дуруст:

\[ 12+192=204 \]

ва аз 250 нафар:

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

мешавад. Манбаъ дар гузариши метод/натиҷа дар як ҷой сатҳи дурусти prediction-ро %81,6 менависад, аммо дар Ҷадвали 2 ва ривояти баъдӣ overall accuracy-ро %83,4 медиҳад.

Аз ин рӯ, гузориши нашршуда дар бораи фоизи exact иҷрои модел дар дохили худ мутобиқ нест. Ҳуҷайраҳои хоми таснифот бо %81,6 мувофиқанд.

Чаро фоизи нияти маскуншавиро ҳамчун як рақам додан мумкин нест?

Паёми умумии се маҷмӯи арзишҳо ин аст, ки аксари муҳоҷирон маскуншавии доимиро намехоҳанд. Аммо азбаски таносуби exact дар дохили манбаъ тағйир меёбад, Verianla як таносубро қатъӣ карда, дигарҳоро ҳазф намекунад.

Чаро ибораи “Overseas” ба тоҷикӣ ҳамчун “хориҷи кишвар” тарҷума намешавад?

Матни манбаъ дар бисёр ҷойҳо ибораи “overseas area”-ро истифода мекунад. Аммо мавзӯи таҳқиқот муҳоҷирати байналмилалӣ нест, балки rural-urban labor migration аз Malang Regency ба дигар минтақаҳои шаҳрӣ/мақсад мебошад. Қисми метод низ settlement destination-ро ҳамчун “outside the region” шарҳ медиҳад.

Аз ин рӯ, дар тарҷумаи тоҷикӣ “overseas” ба таври механикӣ “хориҷи кишвар” тарҷума нашуда, ибораҳои минтақаи мақсад, минтақаи муҳоҷиратшуда ё шаҳри мақсад истифода шудаанд. Бо ин роҳ доираи ҷуғрофии таҳқиқот тағйир дода намешавад.

Муодилаи (2): Модели migrant income

Манбаъ барои муайянкунандаҳои migrant income муодилаи зерини регрессияи хаттии бисёртағйирёбандаро медиҳад:

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

Формула чиро ҳисоб мекунад? Муодила тағйирёбандаи migrant income-ро ба таври хаттӣ бо синну сол, таҳсилот, вазъи оилавӣ, дороӣ дар минтақаи аслӣ ва тағйирёбандаи кор дар минтақаи аслӣ алоқаманд мекунад.

\(\alpha_0\), узви собит аст.

\(\alpha_1\)–\(\alpha_5\), ҳангоми собит нигоҳ доштани дигар тағйирёбандаҳо коэффитсиенти хаттии тағйирёбандаи тавзеҳдиҳандаи дахлдорро бар INCM ифода мекунад.

\(\epsilon\), узви хатоест, ки фарқиятҳои даромади дар модел тавзеҳнашударо дар бар мегирад.

Чаро Муодилаи (2) ва Ҷадвали 3 пурра мувофиқат намекунанд?

Муодилаи (2) тағйирёбандаҳои AGE, EDUC, MARIED, ASSETS ва JOBVELG-ро дар бар мегирад.

Аммо Ҷадвали 3-и нашршуда:

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

тағйирёбандаҳоро нишон медиҳад.

ASSET дар Ҷадвали 3 мавҷуд нест. Ба ҷои он, тағйирёбандаи family responsibilities бо номи RES ба назар мерасад, ки баъдтар ба муодила ворид шудааст. Ба ҷои JOBVELG номи LOG_JOB истифода мешавад.

Матни баъдӣ бошад дар байни тағйирёбандаҳои беаҳамият RES, ASSET, LONG_JOB ва MARIED-ро номбар мекунад; тағйирёбандаи AGE-ро дар ин рӯйхат зикр намекунад.

Аз ин рӯ, бо истифода аз муодила, ҷадвал ва рӯйхати шифоҳии тағйирёбандаҳои нашршуда сохтани як модели ягона ва комилан бозтавлидшавандаи даромад имконнопазир аст.

Ҷадвали 3: Регрессияи даромад

Тибқи Ҷадвали 3, танҳо EDUC шарти p < 0.05-ро иҷро мекунад. Аз ин рӯ, ибораи “education is the sole significant positive predictor of migrant income” дар қисми хулосаи манбаъ бо Ҷадвали 3 мувофиқ аст.

Натиҷаи Сатҳи Таҳсилот Барои Даромад Чӣ Гуна Тафсир Шавад?

Азбаски манбаъ дар Ҷадвали 3 барои таҳсилот unstandardized B = 0.127, standardized Beta = 0.199 ва p = 0.005 гузориш мекунад, натиҷаи боэътимоди манбаъ-ҷадвал робитаи мусбат ва аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок байни таҳсилот ва migrant income мебошад; аммо азбаски манбаъ миқёси exact кодгузории ададии EDUC ва INCM-ро шарҳ намедиҳад ва дар матни баъдӣ арзиши зиддиятноки β = 0.456, p < 0.001-ро истифода мекунад, натиҷае, ки таҳсилот даромадро “%45,6 зиёд мекунад”, боэътимод қабул карда намешавад.

Манбаъ дар қисми баъдии муҳокима барои таҳсилот:

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

менависад ва мегӯяд, ки ҳар афзоиш дар сатҳи таҳсилот даромадро тақрибан %45,6 боло мебарад.

Аммо арзишҳои нашршудаи Ҷадвали 3:

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

мебошанд.

Дар манбаъ ҳисоб ё ҷадвали алоҳидае, ки аз куҷо пайдо шудани арзиши 0.456-ро нишон диҳад, вуҷуд надорад. Илова бар ин, маълум нест, ки INCM дар регрессия бо rupiah, категорияи даромад ё дигар миқёси табдилшуда код шудааст.

Аз ин рӯ, Verianla натиҷаи муштараки боэътимоди таҳқиқотро бо ибораи “байни таҳсилот ва migrant income робитаи мусбат ва аҳамиятнок гузориш шудааст” маҳдуд мекунад.

VIF ва Tolerance чиро нишон медиҳанд?

На натиҷаи таҳқиқот, балки шарҳи консептуалӣ: Variance Inflation Factor (VIF) нишондиҳандаи collinearity мебошад, ки барои арзёбии он истифода мешавад, ки дисперсияи коэффитсиенти як тағйирёбандаи тавзеҳдиҳанда бинобар робитаи хаттии он бо дигар тағйирёбандаҳои тавзеҳдиҳанда то чӣ андоза зиёд шуда метавонад.

Манбаъ дар Ҷадвали 3 арзишҳои VIF-ро байни 1.220 ва 2.452 медиҳад. Манбаъ дар бораи онҳо муҳокимаи алоҳидаи multicollinearity анҷом намедиҳад; аз ин рӯ, Verianla натиҷаи нави ташхисӣ эҷод намекунад.

Оё Remittances воқеан чен карда шуданд?

Манбаъ дар abstract ва ҳадафи таҳқиқот remittances-ро ҳамчун механизми марказии иқтисодии рушд таъкид мекунад ва мегӯяд, ки маълумоти questionnaire маълумоти марбут ба labor conditions ва remittances-ро дар бар мегирад.

Бо вуҷуди ин, дар ҷадвалҳои асосии натиҷаҳои нашршуда тағйирёбандаи ҷудогонаи remittance amount, remittance regression, маблағи миёнаи remittance ё коэффитсиенти таъсири remittance ба рушди деҳот вуҷуд надорад.

Аз ин рӯ, хулосаҳои сиёсӣ оид ба remittances ба даромади муҳоҷирон, робитаҳои оила/дороиҳо дар минтақаи аслӣ ва тафсири рушд дар якҷоягӣ бо адабиёти қаблӣ асос меёбанд.

Figure 1–9 чиро нишон медиҳанд?

Тафсири муҳоҷирати даврӣ ба кадом бозёфтҳо такя мекунад?

Манбаъ се хусусияти тавсифиро махсусан бо тафсири circular migration алоқаманд мекунад.

Аввал, сарфи назар аз ҳамаи фарқиятҳои гузориш, дар ҳар пешниҳоди settlement-intention дида мешавад, ки аксарият маскуншавии доимӣ дар минтақаи мақсадро намехоҳанд.

Дуюм, %87,7-и муҳоҷирон ҳамчун соҳиби молу мулк дар минтақаи аслии худ нишон дода шудаанд. Манбаъ инро яке аз робитаҳои иқтисодии идомадошта бо минтақаи аслӣ тафсир мекунад.

Сеюм, %84,2-и иштирокчиён оиладоранд ва масъулияти миёнаи оилавӣ чор нафар аст. Манбаъ робитаи масъулияти оилавӣ ва remittances-ро дар чаҳорчӯбаи интиқоли даромади дар минтақаи мақсад бадастомада ба некӯаҳволии хонавода дар минтақаи аслӣ баррасӣ мекунад.

Бо вуҷуди ин, тағйирёбандаҳои MARIED ва ASSET дар Ҷадвали 2 ба settlement intention аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок нестанд. Аз ин рӯ, мавҷудияти робитаҳои қавии тавсифӣ бо минтақаи аслӣ ва мавҷудияти таъсири мустақили оморӣ дар регрессия як чиз нестанд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи техникии тарҳи таҳқиқот

Нияти маскуншавӣ: ядрои боэътимоди натиҷаҳо

Тибқи Ҷадвали 2-и манбаъ:

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

Дар тафсири шифоҳии манбаъ AGE ва EDUC бо майли пасттари маскуншавӣ ва INCM бо мондани дарозтар дар минтақаи мақсад алоқаманд дониста шудаанд. Аммо азбаски самти математикии ин тафсир бо кодгузории INTENTION мувофиқат намекунад, ин натиҷаи шифоҳӣ бояд ҳамчун “тафсири муаллифони манбаъ” ҷудо карда шавад.

Мувофиқати модел ва таснифот

Hosmer–Lemeshow:

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

Манбаъ онро acceptable model fit тафсир мекунад.

Барои иҷрои таснифот дар дохили манбаъ ду арзиши гуногуни overall accuracy — %81,6 ва %83,4 — мавҷуд аст. Ҳуҷайраҳои хоми confusion-matrix %81,6-ро медиҳанд.

Модели даромад: ядрои боэътимоди натиҷаҳо

Тибқи Ҷадвали 3, танҳо EDUC бо p = 0.005 аз ҳадди аҳамиятнокии %5 поён аст.

AGE бо p = 0.357, MARIED бо p = 0.923, RES бо p = 0.134 ва LOG_JOB бо p = 0.478 аҳамиятнок нестанд.

Дар қисми хулосаи манбаъ таҳсилот барои migrant income ҳамчун “sole significant positive predictor” ҷамъбаст шудааст; ин ибора бо Ҷадвали 3 мувофиқ аст.

Баръакс, тафсири β = 0.456, p < 0.001 ва афзоиши %45,6 дар қисми муҳокима бо арзишҳои Ҷадвали 3 мувофиқат намекунад ва азбаски миқёси кодгузории даромад дода нашудааст, мустақилона санҷида намешавад.

Чаро Figure 8 давомнокии кор муҳим аст?

Манбаъ давомнокии миёнаи кори муҳоҷирон дар минтақаи мақсадро 12,2 сол медиҳад. Ду гурӯҳи калонтарини тақсимот %31,8 барои онҳое мебошанд, ки камтар аз панҷ сол кор кардаанд, ва %27 барои онҳое, ки 6–10 сол кор кардаанд.

Бо вуҷуди давомнокии зиёди кор, манбаъ мегӯяд, ки тағйирёбандаи LOG_JOB / LONG_JOB ба migrant income аҳамиятнок нест. Ин ҳамчун натиҷаи манбаъ пешниҳод мешавад, ки нишон медиҳад давомнокии кор худ ба худ бо даромади баландтар алоқаманд нест.

Манбаъ инро бо он алоқаманд мекунад, ки зиёда аз %80-и иштирокчиён дар informal sector кор мекунанд. Аммо механизми informal-sector бо модели алоҳидаи mediation ё interaction санҷида нашудааст.

Тақсимоти даромади Figure 9 чӣ гуна тафсир мешавад?

Тибқи Figure 9-и манбаъ, %9,3-и муҳоҷирон дар як моҳ камтар аз як миллион rupiah, %37,2 байни як ва ду миллион rupiah ва %53,5 бештар аз ду миллион rupiah даромад мегиранд.

Ин тақсимот тавсифӣ аст. Figure 9 худ ба худ муқоисаи before-after нест, ки муҳоҷират даромадро зиёд кардааст; муқоисаи мустақими даромади ҳамон шахсон пеш аз муҳоҷират дода нашудааст.

Тафсири рушди таҳқиқот

Манбаъ rural-urban labor migration-ро ҳамчун стратегияи муваққатии ҷамъ кардани даромад тафсир мекунад. Фиристодан ё сарф кардани даромаде, ки муҳоҷирон дар шаҳр ба даст меоранд, дар хонаводаҳои минтақаи аслӣ метавонад барои rural welfare механизми мусбат эҷод кунад.

Аз тарафи дигар, манбаъ хатарҳои remittance dependence, талафоти қувваи кории деҳот, depopulation ва sectoral imbalance-ро низ баррасӣ мекунад.

Аз ин рӯ, маънои рушди муҳоҷират дар таҳқиқот якҷониба нест: дар кӯтоҳ ва миёнамуҳлат ҷараёни даромад/remittance метавонад фоида диҳад, дар ҳоле ки берунравии пайвастаи дарозмуддати қувваи корӣ метавонад сохтори иқтисодии деҳотро заиф кунад.

Оё Ин Таҳқиқот Таъсири Сабабии Муҳоҷиратро Ба Рушди Деҳот-Шаҳр Месанҷад?

Не; таҳқиқот регрессияҳо барои migrant settlement intention ва migrant income, таҳлили тавсифӣ барои профили муҳоҷир ва мусоҳибаҳои сифатӣ оид ба сабабҳои муҳоҷиратро истифода мекунад, аммо азбаски модели сабабии рушд, ки rural-urban development ё миқдори remittance-ро мустақиман ҳамчун тағйирёбандаи вобаста арзёбӣ кунад, вуҷуд надорад, хулоса баровардан мумкин нест, ки муҳоҷират рушдро ба як фоиз ё коэффитсиенти муайян тағйир додааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Тибқи Ҷадвали 2-и манбаъ, AGE, EDUC ва INCM дар модели нияти маскуншавӣ аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятноканд.
• MARIED, ASSET ва JOB VELG дар Ҷадвали 2 аҳамиятнок нестанд.
• Тибқи Ҷадвали 3-и манбаъ, танҳо EDUC бо migrant income робитаи мусбат ва аҳамиятнок нишон медиҳад.
• Маълумоти тавсифӣ нишон медиҳад, ки дар намуна шахсони синни қобили меҳнат бартарӣ доранд.
• %84,2-и намуна оиладоранд.
• Тибқи Figure 5, %87,7 дар минтақаи аслии худ моликият доранд.
• Давомнокии миёнаи кор дар манбаъ 12,2 сол гузориш шудааст.
• Тибқи Figure 9, %53,5-и намуна дар категорияи даромади моҳонаи зиёда аз ду миллион rupiah қарор доранд.
• Гарчанде таносубҳои нияти маскуншавӣ дар манбаъ гуногун дода шудаанд, дар ҳамаи версияҳо аксарият дар гурӯҳи намехоҳад доимӣ маскун шавад.
• Манбаъ ин намунаро дар чаҳорчӯбаи circular migration ва origin-area attachment тафсир мекунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Бевосита арзёбӣ нашудааст, ки муҳоҷират rural development-ро ба миқдори муайян зиёд кардааст.
• Барои таъсири миқдори remittance ба рушд коэффитсиенти алоҳида гузориш нашудааст.
• Натиҷаи marital-status дар Abstract аз ҷониби Ҷадвали 2 дастгирӣ намешавад.
• Тафсири β = 0.456 ва афзоиши даромади %45,6-и манбаъ бо коэффитсиенти таҳсилоти Ҷадвали 3 тасдиқ намешавад.
• Таносуби %75,6 No Stay дар Figure 1, тақсимоти %79,6-и Ҷадвали 2 ва арзиши %87,6 дар матн ба ҷойи ҳамдигар истифода шуда наметавонанд.
• %83,4 overall accuracy аз ҳуҷайраҳои хоми confusion-matrix бозтавлид намешавад.
• Гарчанде вазъи оилавӣ ва asset ownership дар намуна васеъ паҳн шудаанд, дар регрессия аҳамиятнок нестанд; танҳо паҳн будани онҳо далели таъсири мустақил нест.
• Purposive sample probability sample нест, ки тамоми migrant population-и Индонезияро намояндагӣ кунад.
• Ибораи Mixed-methods маънои мавҷуд будани гузориши муфассали методологии қабати сифатиро надорад; interview sample size ва coding procedure зикр нашудаанд.
• Таҳқиқот даромади ҳамон шахсонро пеш ва пас аз муҳоҷират ба таври longitudinal муқоиса намекунад.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ

Purposive sampling: Намуна аз панҷ ноҳияи дорои сатҳи баланди муҳоҷират ба таври мақсаднок интихоб шудааст. Даъвои намояндагии оморӣ маҳдуд аст.

Кодгузории outcome: Байни тамғаҳои INTENTION = 1/0 ва тафсирҳои манбаъии коэффитсиентҳо номувофиқии самт вуҷуд дорад.

Номи модел: Ибораи Multinomial logistic regression истифода мешавад, аммо математика ва натиҷаҳо сохтори binary logit-ро нишон медиҳанд.

Гузориши таснифот: Ҳуҷайраҳои Confusion matrix, сутуни % Correct ва overall accuracy якдигарро пурра тасдиқ намекунанд.

Тақсимоти нияти маскуншавӣ: Дар Figure 1, Ҷадвали 2 ва матни натиҷаҳо се таносуби гуногун мавҷуд аст.

Спецификатсияи модели даромад: Рӯйхатҳои predictor дар Муодилаи (2), Ҷадвали 3 ва қисми муҳокима якхела нестанд.

Коэффитсиенти таҳсилот: Дар Ҷадвали 3 B = 0.127, standardized Beta = 0.199 ва p = 0.005 аст, аммо дар қисми дигари матн β = 0.456 ва p < 0.001 истифода мешавад.

Камбуди кодгузории тағйирёбандаҳо: Азбаски regression coding scheme-и EDUC, INCM, MARIED ва дигар тағйирёбандаҳои категориявӣ ба таври муфассал дода нашудааст, тафсирҳои воҳиди воқеии коэффитсиентҳоро пурра бозтавлид кардан имкон надорад.

Тафсилоти Mixed-methods: Шумораи NGO/community interview, interview protocol, transcription/coding procedure ва усули mixed-method integration гузориш нашудаанд.

Ченкунии Remittance: Гарчанде Remittance ҳамчун механизми асосии рушди таҳқиқот пешниҳод мешавад, дар қисми натиҷаҳо ҷадвал ё модели мустақили remittance вуҷуд надорад.

Нармафзор: Нармафзори омории истифодашуда дар манбаъ нишон дода нашудааст.

Гузориши ахлоқ/ризоият: Дар PDF-и манбаъ барои таҳқиқоти questionnaire ва in-depth interview бо 250 иштирокчӣ баёнияи ҷудогонаи ethics approval ё informed-consent дида намешавад. Набудани ин маълумот дар PDF исбот намекунад, ки раванди ахлоқӣ иҷро нашудааст.

Тавсияҳои сиёсӣ

Манбаъ натиҷаҳоро ба се соҳаи асосии сиёсӣ мепайвандад.

Омӯзиши деҳот ва vocational training: Азбаски таҳсилот бо migrant income робитаи аҳамиятнок нишон медиҳад, баланд бардоштани малакаҳои қувваи корӣ дар минтақаҳои аслӣ пешниҳод мешавад.

Informal-sector formalization: Манбаъ таъкид мекунад, ки қисми зиёди муҳоҷирон дар корҳои informal кор мекунанд ва давомнокии зиёди кор метавонад ба афзоиши даромад табдил наёбад, аз ин рӯ шароити бехатартар ва formal employment муҳим аст.

Remittance investment: Сиёсатҳое тавсия мешаванд, ки истифодаи даромади муҳоҷиронро на танҳо барои истеъмоли ҳаррӯза, балки барои таҳсил, сармоягузории маҳаллии маҳсулнок ва иқтидори иқтисодии деҳот ба таври устувортар ташвиқ кунанд.

Таҳқиқоти оянда

Манбаъ барои future research longitudinal design тавсия медиҳад. Ҳамин тавр, равандҳои мондани муҳоҷирон дар шаҳр, баргаштан ба деҳаҳо, чӣ гуна истифода кардани даромад ва бо кадом натиҷаҳои иқтисодӣ пас аз return migration рӯбарӯ шуданро дар тӯли вақт пайгирӣ кардан мумкин аст.

Илова бар ин, тавсия мешавад, ки тағйирёбандаҳои дар модели мавҷуда ченнашуда, аз қабили social networks, дар оянда ба модел илова карда шаванд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Demographic Drivers of Labor Migration and Their Impact on Rural-Urban Development.

Муаллифон: Arini Fitria Mustapita, Mohammad Rizal.

Тартиби муаллифон: Тартиби дар PDF-и манбаъ ва сабти расмии мақола буда ҳифз шудааст.

Саҳми баробар: Дар PDF-и манбаъ баёнияи ҳаммуаллифии аввал/саҳми баробар вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Arini Fitria Mustapita.

Муассиса: Universitas Islam Malang.

Маҷалла: Economics Development Analysis Journal.

Ношир: Сохтори нашрии Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang ва Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK.

Ҷилд / шумора: Volume 14, Number 4.

Соли шумора: 2025.

Саҳифаҳо: 588–602.

Article ID: 34174.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.34174.

Таърихи мақола — PDF: Received October 2025; Accepted January 2026; “Pusblished February 2026”.

Санаи расмии нашри онлайн: 22 Феврал 2026.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии Mixed-methods; пурсиши саҳроӣ, регрессияҳои миқдорӣ, таҳлили тавсифӣ ва мусоҳибаҳои сифатиро дар бар мегирад.

Тақриз: Саҳифаи сиёсати расмии маҷалла раванди double-blind peer review-ро нишон медиҳад.

Ҳолати preprint: Дар PDF-и манбаъ ва сабти расмии мақола версияи алоҳидаи preprint нишон дода нашудааст.

Иҷозатнома: Дар PDF-и манбаъ сатри ошкори Creative Commons-и хоси мақола вуҷуд надорад. Сиёсати расмии кӯҳнаи About/Copyright-и маҷалла CC BY 3.0-ро нишон медиҳад; бинобар ин маълумоти иҷозатнома бояд дар сатҳи сиёсати маҷалла арзёбӣ шавад.

Маблағгузорӣ: Дар PDF-и манбаъ funding statement-и алоҳида вуҷуд надорад.

Бархӯрди манфиатҳо: Дар PDF-и манбаъ conflict-of-interest-и алоҳида вуҷуд надорад.

Дастрасии маълумот: Бахши алоҳидаи Data Availability вуҷуд надорад. Figure 1–9 ҳамчун “Authors' survey, 2024” манбаъ дода шудаанд; анбори маълумоти хоми инфиродӣ гузориш нашудааст.

CRediT / саҳми муаллифон: Дар PDF-и манбаъ бахши алоҳидаи CRediT ё author-contribution вуҷуд надорад.

Кумитаи ахлоқ / informed consent: Дар PDF-и манбаъ барои иштирокчиёни questionnaire ва in-depth interview баёнияи алоҳидаи кумитаи ахлоқ/ризоият дида намешавад. Мавҷуд ё набудани тартиби гузоришнашуда фарз карда нашудааст.

Фарогирии ҷуғрофӣ: Malang Regency, East Java, Indonesia.

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

Намуна: 250 migrant worker; 50 нафар/subdistrict.

Усули интихоб: Purposive sampling.

Маълумоти миқдорӣ: Маълумоти марбут ба labor conditions ва remittance тавассути Questionnaire.

Маълумоти сифатӣ: In-depth interviews бо NGO representatives ва community leaders. Шумораи иштирокчиёни сифатӣ, coding scheme ва тафсилоти analytic integration гузориш нашудаанд.

Модели маскуншавӣ: Манбаъ дар abstract/метод ибораи multinomial logistic regression-ро истифода мекунад; Муодилаи (1) ва conclusion сохтори binary-logit-ро нишон медиҳанд.

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

Натиҷаҳои асосии Ҷадвали 2: 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).

Маҳдудияти Outcome-coding: Ҷадвали 2 0 = Stay, 1 = No Stay нишон медиҳад; тафсирҳои шифоҳии коэффитсиентҳо дар манбаъ бо ин кодгузорӣ аз ҷиҳати математикӣ мувофиқат намекунанд.

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

Таснифот: Ҳуҷайраҳои хом 12/39 ва 7/192 буда, ҷамъбасти арифметикӣ %81,6 таснифи дуруст медиҳад. Манбаъ дар ҷойҳои дигар %83,4 overall accuracy гузориш мекунад.

Таносубҳои нияти маскуншавӣ: Figure 1 %24,4 Stay / %75,6 No Stay; синфҳои хоми Ҷадвали 2 %20,4 / %79,6; ҷумлаи дигари натиҷа %87,6 No Stay гузориш медиҳад.

Модели даромад Муодилаи (2): \(INCM=\alpha_0+\alpha_1AGE+\alpha_2EDUC+\alpha_3MARIED+\alpha_4ASSETS+\alpha_5JOBVELG+\epsilon\).

Фарқи модели Ҷадвали 3: Ҷадвали 3 тағйирёбандаҳои EDUC, AGE, MARIED, RES ва LOG_JOB-ро гузориш мекунад; ASSET дар ҷадвал вуҷуд надорад.

Натиҷаи таҳсилоти Ҷадвали 3: EDUC B = 0.127; Std. Error = 0.037; standardized Beta = 0.199; t = 3.114; p = 0.005; VIF = 1.279.

Фарқи гузориши коэффитсиенти таҳсилот: Дар қисми баъдии муҳокима β = 0.456, p < 0.001 ва ибораи тақрибан %45,6 income increase истифода шудааст; ин арзиш аз ҷониби Ҷадвали 3 дастгирӣ намешавад.

Дигар натиҷаҳои даромад: AGE p = 0.357; MARIED p = 0.923; RES p = 0.134; LOG_JOB p = 0.478.

Figure 2 таҳсилот: Дар манбаъ elementary %28,4; junior high %34,7; high school %21,3; “baccalaureate” %7,4; bachelor's %8,2 нишон дода шудаанд.

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

Figure 4 вазъи оилавӣ: Оиладор %84,2; оиладор нест %15,8.

Figure 5 моликият дар минтақаи аслӣ: Дорад %87,7; надорад %12,3.

Figure 6 масъулияти оилавӣ: Манбаъ масъулияти миёнаи чор нафарро гузориш мекунад.

Figure 7 кор дар минтақаи аслӣ: %87,1 доштани/нигоҳ доштани корро, %1,8 набудани корро нишон медиҳад; %11,1 боқимонда ҳамчун категорияи сеюм дида мешавад. Ибораи “majority did not provide answers” дар матн бо график мувофиқат намекунад.

Figure 8 давомнокии кор: <5 сол %31,8; 6–10 сол %27,0; 11–15 сол %15,8; 16–20 сол %11,3; 21–25 сол %6,2; >25 сол %7,9; миёна 12,2 сол.

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

Маҳдудияти Remittance: Remittances дар ривояти рушди таҳқиқот марказӣ аст, аммо натиҷаи ҷудогонаи remittance outcome/regression нашр намешавад.

Маҳдудияти Rural-urban development: Манбаъ индекси rural-development-ро мустақиман арзёбӣ намекунад; робитаи рушд тавассути даромади муҳоҷирон, remittances, тамоюли бозгашт ва робитаҳои минтақаи аслӣ тафсир мешавад.

Тавсияҳои асосии сиёсӣ: Rural vocational training, informal-sector formalization ва remittance investment incentives.

Таҳқиқоти оянда: Longitudinal return-migration designs ва илова кардани тағйирёбандаҳои ченнашуда, аз қабили social networks.