Ce projet étudie deux aspects importants des flux migratoires entre les pays du monde. D'une part, ce projet propose un cadre global pour étudier la relation entre le changement climatique et les flux migratoires. L'ensemble des données que nous utilisons couvre une période de 30 ans entre 1990 et 2017 et comprend 150 pays du monde entier impliquant plus de 15 000 paires de pays. D'autre part, ce projet tient en compte le rôle des pays voisins sur les flux migratoires. Ceci est important car bien qu'il existe de nombreuses preuves montrant que les effets de réseau sont des facteurs importants expliquant les décisions individuelles d'émigrer, au niveau macro, il n'existe qu'une référence traitant de l'impact des pays voisins sur les flux migratoires au niveau régional.
Notre travail contient quatre apports principaux. Premièrement, nous incluons un large ensemble de variables environnementales avec une couverture mondiale qui nous permet d'avoir une plus grande capacité à intégrer les aspects du changement climatique dans l'analyse des flux migratoires. Étant donné que le changement climatique influence les décisions de migrer différemment selon les pays et leur développement économique, cette étude nous permettra donc de concevoir des politiques spécifiques à chaque pays pour répondre au problème migratoire induit par le climat.
Deuxièmement, nous considérons un large ensemble de facteurs socio-économiques, démographiques, sanitaires, politiques et de gouvernance propres à chaque pays, caractérisant les pays d'origine et de destination des flux migratoires. Cette longue liste de déterminants nous permettra d'explorer les causes contextuelles de la migration et la dynamique des caractéristiques spécifiques au pays qui influencent la migration internationale. Cela nous permettra également de démêler les schémas distinguant les économies des pays développés, en voie de développement et les moins avancés, au fil du temps.
Troisièmement, en nous appuyant sur des modèles spatiaux autorégressifs (SAR) estimés par la méthode bayésienne et MCMC, nous quantifions, pour la toute première fois, dans quelle mesure les pays voisins affectent les flux migratoires entre paires de pays, en tenant compte à la fois du changement climatique et en contrôlant un vaste ensemble de déterminants de la migration internationale. Par conséquent, notre travail contraste fortement avec la littérature macroéconomique existante sur la migration qui, jusqu'à présent, n'a pas pris en compte ces multiples facteurs simultanément.
Enfin, les procédures existantes supposent généralement une relation linéaire entre les déterminants socio-économiques, démographiques, politiques, environnementaux, météorologiques et climatiques des flux migratoires. Or, les matrices de connectivité qui sont générées lors de l'enregistrement des migrants se déplaçant d'un pays à l'autre sont dynamiques et les interractions entre elles ne sont pas linéaires. Par exemple, comment l'intensité de la migration d'un pays à l'autre interagit avec l'évolution des autres flux migratoires est une question empirique à laquelle la littérature existante n'a pas encore répondu. Pour rendre compte de ces relations non linéaires, dans une deuxième étape de l'analyse, nous nous appuyons sur la connectivité fonctionnelle, et la connectivité fonctionnelle d'ordre supérieur (qui rend compte des interactions fonctionnelles impliquant trois pays et plus), pour caractériser la dynamique collective dans des réseaux de migration. Surtout, grâce à ce cadre d'analyse de réseau, nous évaluons si : a) les cartes de chaleur et de pluie (satellite) stimulent ou inhibent la connectivité des réseaux de migration dans le temps ; b) une connectivité migratoire d'ordre supérieur entre des groupes de pays apparaît lorsque les pays sont classés selon leur niveau de développement et de revenu.
Madame Paula Margaretic (University Adolfo Ibañez, Chile)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
UAI University Adolfo Ibañez, Chile
TSE Fondation Jean-Jacques Laffont / TSE
ARU Ardhi University
Aide de l'ANR 330 614 euros
Début et durée du projet scientifique :
avril 2023
- 36 Mois