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Movilidad laboral en las Zonas Metropolitanas de México: una
aproximación computacionalMarcos Valdivia
CRIM-UNAM
Seminario de complejidad en economía CEICH UNAM
22 octubre 2013
Objetivos Generales
• Analizar puntos de atracción a nivel de ZM en la migración interna
• Metodológicos– Mostrar el uso de un modelo computacional de
interacción de agentes integrado a Sistemas de Información Geográfica (caso de las ZMs de México)
– Simular las decisiones de movilidad de agentes entre unidades territoriales
• Teóricos (modelos de migración)– Analizar un modelo que introduce variables de
aglomeración y de amenidades
Objetivos particulares
1. Analizar puntos de atracción basados en modelos con información global
2. Analizar puntos de atracción basados en modelos con información local (o limitada)
3. Analizar puntos de atracción ante cambio en valores de parámetros clave del modelo
Tipos de Migración
4
1. Migración Internacional
entre países
2. Migración de Retorno
país de origen
3. Migración Interna
entre regiones del mismo país (interurbana)
4. Migración Pendular (Commuting)
Dentro de la misma región (diaria, intraurbana)
Hechos Estilizados de la Migración Interna
Tomado de Sobrino (2011) Tomado de Partridge (2012)
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
PuertoVallarta
Pachuca
Cancún
Monterrey
Colima-VilladeÁlva
Cuernavaca
Tlaxcala-Apizaco
Reynosa-RíoBravo
ValledeM
éxico
Guadalajara
Acayucan
Querétaro
Oaxaca
Tampico
Toluca
Nacional
Mina
tlán
Cuautla
Tepic
Veracruz
Xalapa
Orizaba
Mérida
Morelia
Tijuana
Tecomán
Tulancingo
PiedrasNegras
Zacatecas
Aguascalientes
Guaymas
Tehuacán
Villaherm
osa
TuxtlaGu
érrez
Coatzacoalcos
SanLuisPotosí
Tula
PozaRica
Salllo
Córdoba
Puebla-Tlaxcala
SanFranciscodelRi
NuevoLaredo
LaLaguna
Tehuantepec
Tianguistenco
Teziutlán
Mexicali
Zamora-Jacona
Monclova-Frontera
Ríoverde
Celaya
Moroleón-Uriangato
Ocotlán
Matamoros
Chihuahua
Juárez
Acapulco
León
Piedad-Pénjamo
TasadeMigracióndelasZonasMetropolitanas2005-2010
Tasa de migración
Participación de la Migración Interna de las ZMs : puntos de atracción
0.000
0.050
0.100
0.150
0.200
0.250
0.300
0.350
0.400
ValledeM
éxico
Monterrey
Guadalajara
Toluca
Puebla-Tlaxcala
Tijuana
Querétaro
Cancún
Cuernavaca
Tampico
Pachuca
Reynosa-RíoBravo
Mérida
SanLuisPotosí
Veracruz
Morelia
PuertoVallarta
Aguascalientes
LaLaguna
Oaxaca
Tlaxcala-Apizaco
Xalapa
Salllo
Juárez
Villaherm
osa
Colima-VilladeÁlva
León
TuxtlaGu
érrez
Mexicali
Cuautla
Tepic
Orizaba
Chihuahua
Acapulco
PozaRica
Mina
tlán
Celaya
Coatzacoalcos
Zacatecas
Matamoros
Tehuacán
NuevoLaredo
Córdoba
Tulancingo
Monclova-Frontera
Guaymas
Tula
PiedrasNegras
Acayucan
Zamora-Jacona
Tecomán
SanFranciscodelRi
Tehuantepec
Tianguistenco
Ríoverde
Ocotlán
Teziutlán
Moroleón-Uriangato
Piedad-Pénjamo
Participación MI
Densidades de las ZMS
Datos log transformados
9
La aglomeración es la distribución en el espacio de la actividad económica agregada. (Brackman, et. al. 2009)
Economías de Aglomeración y Migración
Geografía
Económica
1era Naturaleza(Exógena)
Geografía
2da Naturaleza(Endógena)
Economías de
Localización
Economías de
Urbanización
Amenidades
Naturales
(à la Ricardo
ó à la H-O)
Economías
Externas
(à la NEG)
Amenidades
Urbanas
(à la Glaeser)
Movilidad de firmas y personas: ¿Quién sigue a quién?
• Tensión entre movilidad de firmas y movilidad de personas. ¿ Quién sigue a quién? (Storper & Scott 2010)
• Repuestas:– Nueva Geografía Económica
(a là Krugman): Los individuos siguen a las firmas
– Enfoque de Economía de las ciudades o equilibrio espacial en las ciudades (a la Glaeser): las firmas siguen a los individuos
• Interacciones personales, flujo de ideas e información, spillovers
• Propuestas teóricas:– Crecimiento endógeno, Lucas y
el capital humano– Más allá del capital humano o
del nivel de calificación, clase creativa (Florida):• Decisiones de localización de los
individuos hacia sitios atractivos (mezcla de oportunidades económicas y estilos de vida)
Localización y movilidad Externalidades
Modelo Formal : NGE
11
La decisión a migrar es tomada al maximizar la siguiente función;
El individuo k se localizará en la región i, si
k
iijijtiti
k
i
k
tji
k
tji bFdV
1ln 1,,,,
Donde ti , es la probabilidad de encontrar empleo para un migrante en la región i en el
periodo t y ijij bFd 1 es un costo de migración el cual se incrementa con la distancia
entre los lugares de origen y destino. y b son coeficientes estrictamente positivos, y ijF
es una variable dummy que indica si las regiones i y j no comparten una frontera
común. k
i es una componente estocástico que captura las sk` percepciones personales
de las características de la región i .
k
tjr
k
tji VV 1,1, ir
Modelo Gravitacional: Crozet (2004)
12
En términos agregados, Crozet (2004) señala que la proporción de migrantes de la región j que decide dirigirse a la región i, es;
Donde
empleo total en la región i
Salario nominal esperado
Distancia carretera entre ciudades capitales
Dummy de regiones que no comparten frontera común
área del destino para controlar sesgos por desigualdad de tamaño
Efectos fijos para el origen
Dummy por elegibilidad de fondeo por parte de la Comisión Regional Europea
jijititi
ji tij
tjiFdprobwL
migr
migr,4,31,21,1
,
,logloglogloglog
tijiji vobjtrendaS ,65 loglog
1, tiL
1,1,1, tititi Ewprobw
jidij
jiF ,
iS
ja
iobj
Equilibrio Espacial y el Modelo Alonso-Muth-Mills
a. No hay ganancia extra por obtener debido a un cambio de lugar (o localización)
b. Ingreso + Amenidades – costos de vivienda –costos de transporte
c. El supuesto de equilibrio espacial implica que el flujo de b) es constante en el espacio
d. El Modelo Alonso-Muth-Mills dentro de las ZMsasume que el ingreso es constante y se concentra en ver si los costos elevados de la vivienda pueden ser compensados por pocas amenidades o bajos costos de transporte
modelo “básico” de equilibrio espacial
En el caso más simple del modelo,1. Todos trabajan en el centro de la ciudad, y2. Predicción: Los costos de transporte se
incrementan linealmente con la distancia al centro de la ciudad, es decir, si los costos igualan “t” veces la distancia al centro, entonces los costos de vivienda deben igualar los costos en el centro de la ciudad menos “t” veces la distancia
Implicación del modelo sobre la estructura urbana
1. Monocentrismo2. Sin embargo, las ciudades (sobre todo las
norteamericanas) exhiben fuerte descentralización del empleo
Modelo de equilibrio espacial en la ciudad – [Ingreso + amenidades – Costos de
vivienda – Costos de transporte] Equilibrio espacial implica que este flujo se mantiene
constante a lo largo del espacio
36
coeff:-1132.315 se:199.4381 R2:.1491
Fig. 1: 2000 Housing Value on Distance to BostonDistance to Boston
0 20 40 60
50000
100000
150000
200000
250000
ABINGTON
ACTON
AMESBURY
ANDOVER
ARLINGTO
ASHLAND
ATTLEBORAUBURNAVON
AYER
BEDFORD
BELLINGH
BELMONT
BERKLEY
BERLIN
BEVERLYBILLERIC
BLACKSTO
BOLTON
BOXBOROU
BOXFORD
BOYLSTON
BRAINTRE
BRIDGEWABROCKTON
BROOKLIN
BURLINGTCAMBRIDG CANTON
CARLISLE
CARVER
CHELMSFO
CHELSEACLINTON
COHASSETCONCORD
DANVERSDEDHAM
DIGHTON
DOUGLAS
DOVER
DRACUT
DUNSTABL
DUXBURY
EAST BRIEASTON
ESSEX
EVERETT FOXBOROU
FRAMINGH
FRANKLIN
FREETOWN
GEORGETO
GLOUCEST
GRAFTONGROTONGROVELANHALIFAX
HAMILTONHANOVER
HANSON
HARVARD
HAVERHIL
HINGHAM
HOLBROOK
HOLDEN
HOLLISTO
HOPEDALEHOPKINTO
HUDSON
HULL
IPSWICH
KINGSTON
LAKEVILL
LANCASTE
LAWRENCELEICESTE
LEOMINST
LEXINGTO
LINCOLN
LITTLETO
LOWELL
LUNENBUR
LYNN
LYNNFIEL
MALDEN
MANCHEST
MANSFIEL
MARBLEHE
MARLBOROMARSHFIEMAYNARD
MEDFIELD
MEDFORD
MEDWAY
MELROSE
MENDONMERRIMAC
METHUEN
MIDDLEBO
MILFORD
MILLBURY
MILLIS
MILLVILL
MILTON
NAHANTNATICK
NEEDHAM
NEWBURY
NEWBURYP
NEWTON
NORFOLK
NORTH AN
NORTH AT
NORTH RENORTHBOR
NORTHBRI
NORTON
NORWELLNORWOODPAXTON
PEABODY
PEMBROKE
PEPPERELPLAINVIL
PLYMOUTHPLYMPTON
PRINCETOQUINCY RANDOLPH
RAYNHAM
READING
REHOBOTH
REVERE
ROCKLAND
ROCKPORT
ROWLEY
SALEM
SALISBUR
SAUGUS
SCITUATE
SEEKONK
SHARON
SHERBORN
SHIRLEY
SHREWSBUSOMERSET
SOMERVIL
SOUTHBOR
STERLING
STONEHAM
STOUGHTO
STOW
SUDBURY
SUTTON
SWAMPSCO
SWANSEATAUNTON
TEWKSBUR
TOPSFIEL
TOWNSENDTYNGSBOR
UPTONUXBRIDGE
WAKEFIEL WALPOLEWALTHAMWATERTOW
WAYLAND
WELLESLE
WENHAM
WEST BOY
WEST BRI
WEST NEW
WESTBORO
WESTFORD
WESTON
WESTWOOD
WEYMOUTH
WHITMAN
WILMINGT
WINCHEST
WINTHROP WOBURN
WORCESTEWRENTHAM
coeff:-.0812 se:.0064 R2:.4593
Fig. 2: Log Population Density on Distance to BostonDistance to Boston
0 20 40 60
4
6
8
10
ABINGTON
ACTONAMESBURY
ANDOVER
ARLINGTO
ASHLAND
ATTLEBORAUBURN
AVON
AYERBEDFORD
BELLINGH
BELMONT
BERKLEY
BERLIN
BEVERLY
BILLERIC
BLACKSTO
BOLTON
BOXBOROUBOXFORD BOYLSTON
BRAINTRE
BRIDGEWA
BROCKTON
BROOKLIN
BURLINGT
CAMBRIDG
CANTON
CARLISLE
CARVER
CHELMSFO
CHELSEA
CLINTON
COHASSETCONCORD
DANVERS
DEDHAM
DIGHTON
DOUGLAS
DOVER
DRACUT
DUNSTABL
DUXBURY
EAST BRIEASTON
ESSEX
EVERETT
FOXBOROU
FRAMINGH
FRANKLIN
FREETOWN
GEORGETO
GLOUCEST
GRAFTON
GROTON
GROVELAN
HALIFAX
HAMILTON
HANOVER
HANSON HARVARD
HAVERHIL
HINGHAM
HOLBROOK
HOLDEN
HOLLISTO
HOPEDALE
HOPKINTO
HUDSON
HULL
IPSWICHKINGSTON
LAKEVILL
LANCASTE
LAWRENCE
LEICESTE
LEOMINST
LEXINGTO
LINCOLN
LITTLETO
LOWELL
LUNENBUR
LYNN
LYNNFIEL
MALDEN
MANCHESTMANSFIEL
MARBLEHE
MARLBORO
MARSHFIE
MAYNARD
MEDFIELD
MEDFORD
MEDWAY
MELROSE
MENDON
MERRIMAC
METHUEN
MIDDLEBO
MIDDLETO
MILFORD
MILLBURY
MILLIS
MILLVILL
MILTON
NAHANT
NATICKNEEDHAM
NEWBURY
NEWBURYP
NEWTON
NORFOLK
NORTH AN
NORTH ATNORTH RE
NORTHBOR
NORTHBRI
NORTONNORWELL
NORWOOD
PAXTON
PEABODY
PEMBROKE
PEPPEREL
PLAINVIL
PLYMOUTH
PLYMPTON
PRINCETO
QUINCY
RANDOLPH
RAYNHAM
READING
REHOBOTH
REVERE
ROCKLAND
ROCKPORT
ROWLEY
SALEM
SALISBUR
SAUGUS
SCITUATE
SEEKONKSHARON
SHERBORN
SHIRLEY
SHREWSBU
SOMERSET
SOMERVIL
SOUTHBOR
STERLING
STONEHAM
STOUGHTO
STOW
SUDBURY
SUTTON
SWAMPSCO
SWANSEA
TAUNTONTEWKSBUR
TOPSFIEL
TOWNSEND
TYNGSBOR
UPTON
UXBRIDGE
WAKEFIEL
WALPOLE
WALTHAM
WATERTOW
WAYLAND
WELLESLE
WENHAM WEST BOYWEST BRI
WEST NEW
WESTBORO
WESTFORD
WESTON
WESTWOOD
WEYMOUTH
WHITMAN
WILMINGT
WINCHEST
WINTHROP
WOBURN
WORCESTE
WRENTHAM
Amenidades
15
La decisión a migrar se realiza a través de la maximización de la utilidad por la localización de su residencia
Cálculo del valor presente neto por movilidad, con base en la teoría del capital humano (Becker 1962, Sjaastad 1962)
Se evalúa la localización actual respecto a otras alternativas
Costos y beneficios son monetarios y no monetarios.
Los beneficios pueden incluir oportunidades de empleo local, ingresos laborales, costos de la vivienda, entre otros.
Ttt
t
Ttt
t
r
C
r
BVPN
11
Amenidades
16
En un entorno de un modelo de Equilibrio Espacial, los beneficios de la migración pueden ser de carácter subjetivo tal como los incentivos de amenidades relativas en el área. (Graves 1980)
Las amenidades que pueden capitalizarse en ingresos y precios de vivienda en la literatura pueden encontrarse como :
1. Naturales. Clima, playas, temperatura, etc (Graves y otros)
2. Urbanas. Culturales, infraestructura, TIC´s, gobierno, educación, etc. (Glaeser, Storper, Scott, etc)
Amenidades
17
Por tanto, el VPN de la migración en un modelo de Equilibrio Espacial
Donde son los costos de relocalizarse,
es la utilidad indirecta de residencia que está en función de los rendimientos del trabajo, costos de vivienda y calidad de vida.
es el VPN entre las localidades (Partridge y Rickman 1997)
Por lo que la tasa de migración para cualquier periodo es
kk MVV k
M
V
V
Ni
itt VPNfMig
Implementación de Partrigde et al (2010)
18
La tasa de migración en el área k en el periodo de tiempo 0 a t, relacionada con los factores que afectan el VPN es;
Donde
choques de demanda laboral local
medidas de restructuración de la industria
amenidades naturales
Proximidad en la jerarquía urbana e influencia de aglomeraciones urbanas
características demográficas
otros factores
000000 ,,,,, kkkkkkkt xdemurbameindldshockfMig
ldshock
ind
ame
urb
dem
x
Cartografía de la ZMs
Información del Censo 2010
Datos Censos Datos Muestra
Migrantes Internos 3,579,016 2,035
. Tab Migrantes Internos
Freq. Percent Cum.
0 18,420 90.05 90.051 2,035 9.95 100.00
Total 20,455 100.00
Estadísticas descriptivas de variables “explicativas”
La transformación Logit
• Atacar la parte sistémica: hacer depender i de un vector de covariables observadas xi , la idea más simple es suponer un modelo lineal (i.e. modelo de probabilidad lineal):
• Este modelo puede ser estimado bajo OLS; sin embargo, un problema es que las predicciones producidas por el lado derecho de la ecuación pueden tomar cualquier valor real, por lo que no hay garantía de que las predicciones se encuentren en el rango (0, 1).
• Una posibilidad de resolver esto es transformando las probabilidades para remover el rango de restricción y pasar a los odds (o momios):– Si la probabilidad es ½, los
momios son uno a uno; si la probabilidad es un 1/3, los momios son uno a 2, etc.
• Segundo paso es tomar los logaritmos de los odds:
• La transformación inversa es el antilogit, y nos permite regresar de logits a probabilidades; siresolvemos por i , obtenemos:
Modelo de regresión logística
• Supongamos que tenemos k observaciones independientes y1,…,yk , y que la i-thobservación puede ser tratada como una realización de una variable aleatoria Yi
• Asumimos que Yi tiene una distribución binomial
• Además asumimos que el logitde la probabilidad subyacente i , es una función lineal de los predictores,
• La anterior expresión es un MLG con componente estocástico binomial y liga logit.
• Note que en este modelo es más natural considerar la distribución de la respuesta Yi que la distribución del término de error Yi-mi (como es típico en los modelos ordinarios) .
• Tome en cuenta que lado izquierdo de la ecuación es un logit en igual de una media
• j representa el cambio en el logitde la probabilidad asociada a una unidad de cambio del j-th predictorceteris paribus.
• Exponenciando,
Interpretación de la razón de momios: tenemos un modelo multiplicativo para los momios; por ejemplo, si cambia el j-th predictor por una unidad dejando todas las demás variables constantes, multiplicaríamos los momios por la expresión exp{j}; es decir, supongamos que el predictor lineal es xi´ e incrementamos xj por uno para obtener xi´ j , entonces exp{j} representa una razón de momios.
Modelo computacional de decisión individual con interacción social (véase Valdivia, 2010, “Choice and Non-Coordination Behavior in a Global and Local Information Setting: a
ComputationalApproach,” en Pueblos y Fronteras Digital, véase http://www.pueblosyfronteras.unam.mx
Agent i chooses action (from a discrete set choice) which reports a “utility” to her. An
underlying latent variable *Y exists such that it denotes the indirect “utility” associated to
action . The underlying utility depends on:
)),(,()(*
iiii ShFY (1)
where h is a private incentive that can be a function of sex, education, etc., S is a social
interaction term that reflects the behavior of the agents other than i in choosing (in a
reference group), and is a random variable (which can register unobservable variables
that affect agent i action). A particular specialization of (1) reports the following payoff
function of agent i in choosing action :
)()()()(*
iiii tJahY (2)
where
N
i
tiN
ta1
,
1)(
Equation (2) is a case of social influence with proportional spillover effects in where agents wish to match the average decision of the community; likewise, the model introduces Jwhich is a parameter of social strength. This specification is similar to the one analyzed in Brock and Durlauf (2001; 2003)
Véase Valdivia 2010, en http://www.pueblosyfronteras.unam.mx/a10n9/art_01.html
Now, by invoking standard behavioral rules in economics, it must be expected that
equation (2) responds to a rational decision such that
))()...(),(()( .
*
2,
*
1,
*
,
*
kiiiki YYYMaxY , where k is the total number of choices.1 It
can be shown (McFadden 1974; Maddala 1994) that if )( i are i.i.d. with the type I
extreme-value whose cumulative distribution function is:
)exp())(( x
i exF (3)
a standard multinomial logit approach can instrument a probability for agent i in
choosing such that its payoff is maximal among all the payoffs available to the agent:
1 In doing this, it is established that the observed variables )( iY are defined as:
1)( iY if ))()...(),(()( .
*
2,
*
1,
*
,
*
kiiiki YYYMaxY
0)( iY , otherwise
K
j
jji
kki
iiki
Jah
JahahkY
1
,
,
,
*
)exp(
)exp(),|Pr()(Pr(
(4)
The model produces a common parameter , which controls the extent to which the
random term is important. If , the random term is unimportant and it means it is
highly likely that the “best action” is taken by the agent, while close to zero implies that
choice decision is mostly random. As indicated in equation (2), the model has a parameter J
that indicates the intensity to conform to the behavior of others; therefore, the probabilistic
model in (4) has a compound parameter J that controls the social interaction effect.
Véase Valdivia 2010, en http://www.pueblosyfronteras.unam.mx/a10n9/art_01.html Suppose that agents are facing only two options: +1 and -1. Consequently, the
decision framework, at time t, can be reduced to a familiar logit model of the form:
)](exp[1
1)1)(Pr(
, tti
iJah
t
(5)
conversely,
]1)(Pr[1)1)(Pr( tt ii (5.a)
In contrast, we think that is more appropriate to model (5) in an adaptive way such
that agents “expect” the average choice at time t+1 to be the same as it is in the present
period t: )()1( tatai . Under this formulation, it is possible to take into account any
possible mechanism available to agents that can aggregate information at time t (or t-1).
Therefore, equation (5) is transformed in:
)](exp[1
1)1)1(Pr(
, tti
iJah
t
(6)
The latter types of probabilistic models have been analyzed in physics (random fields), and
they have been incorporated into economics to explain individual choice.
Note that in this formulation, agent i has perfect knowledge of the average choice [
N
i
tiN
ta1
,
1)( ]. Also, the formulation can be interpreted as if agents form expectations
about )(ta ; in this sense, equation (5) would imply that agent i has “perfect foresight”:
)()( tatai . That is, under the symmetric conditions of equation (5), it would be necessary
to impose “rational expectations” such that each agent i has a common expected value of
the average choice.
Modelo con información global
Modelo con información local
)](exp[1
1)1)1(Pr(
,, tlti
iJah
t
(7)
where
n
jVijij
ntla
1:
1),( , n is the number of neighbors of agent i, V is the vision of agents
(i.e., the maximal distance that an agent’s vision can reach in order to see the behavior of the other
agents; the number of neighbors depends on this distance). In most of the simulations V is constant
for all agents and set to 1, such that each agent has 4 neighbors (which is equivalent to the von
Neumann neighborhood). In some simulations,
heterogeneous V’s among agents will be considered (this implies that the number of
neighbors is not the same for each agent), this situation is appropriately indicated in the
text. Likewise, different ’s and h’s will be also considered (this is also indicated in the
text). Finally (and without losing generality), in the simulations the parameter J is common
to all agents and it is set to one such that we can control private incentives and group effect
by only the parameter .
Diagrama de bifurcación
Modelo logit
Distribución de probabilidades
A skilled agent follows a rule of migration choice where she is facing only two options 1 (no migrate) and 0 (migrate). The idea is to model an agent´s decision to stay at the metropolitan area which has been chosen as migration destination in previous period; in particular, this decision is a linear function of some urban characteristics that make metropolitan areas attractive for migrants:
tltii JaXt ,,]}1)1({
where X is a vector of observed contextual economic characteristics of the city associated and individual characteristics : such as average wages in
service sector, participation of creative industry employment over total employment, gradient employment and labor productivity
N
i
ttiN
ta1
, /1
)( Social interaction effect
]exp[1
]exp[)1)1(Pr(
,,
,,
tlti
tlti
iJax
Jaxt
Agent´s probability
where omega is total labor force with post secondary education.
Un modelo computacional basado en movilidad de la migración interna para identificar zonas metropolitanas
como puntos atractores
To instrument final decisions at time t + 1:1) A random number (rnd) is generated between 0 and 1002) If (rnd /100)i >
then, agent moves to the metropolitan area with the highest probability given her available horizon of information (it could be either perfect or limited)
otherwise, stay at the metropolitan areaSee for a justification : Kniveton, D.R., C.D. Smith, and R. Black. 2012. “Emerging Migration Flows in a
Changing Climate in Dryland Africa.” Nature Climate Change 2(6):444–447.
)1)1(Pr( ti
Information horizon of metropolitan areas:
A) Global. Agent knows probabilities of all metropolitan areasB) Local. Agent knows probabilities of k nearest metropolitan areas
Proximities between metropolitan areas are based in actual road distances measured by kms. and transportation time.
Resultados de la simulación
Monterrey el centro de atracción
Avg vecinos 53.1
Información limitada, 8 vecinos
ZMCM
Toluca
Monterrey
Saltillo
Guadalajara
0.09 0.04
0.25 0.23 0.19
0.80
0.01 0.08
0.38
0.03 0.10
0.60
Puntos de atracción con información limitada
Simulado
Observado
Sensibilidad del modelo ante el cambio del parámetro asociado a años acumulados de
educación
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
0.04 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
% M
igra
nte
s In
tern
os
ZMCM Guadalajara Saltillo Toluca Qrto Monterrey
Beta educación
Modelo bajo condiciones de información completa
Sensibilidad del modelo ante el cambio del parámetro asociado a restaurantes per cápita
0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
0.600
0.700
0.800
66 70 75 80 85 90 95 100
Par
tici
pac
ión
MI
ZMCM Guadalajara Oaxaca Toluca Querétaro Monterrey
Beta restaurante
Simulado con información global
Ejemplos de simulación con información local de los migrantes calificados
• Modelo A. Interacción local entre 8 más cercanas ZMs
• Modelo B. Interacción local entre 8 más cercanas Zms
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
t = 1 t = 5 t = 10 t = 20 t = 50 t = 100 t = 400
Saltillo Moroleón-Uriangato
Toluca Cuernavaca
Querétaro Veracruz
Trajectories of Creative Metropolitan AreasModel A under bounded information
Skilledmigrant
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0 8
16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96
104
112
120
128
136
144
152
160
Queretaro Saltillo Moroleon
Ocotlan Cuernavaca
Reflexiones finales
• Relevancia de modelar desde abajo: incorporar “microfundamentaciones”
• Mayor “realismo” con integración ABM y SIGs
• Importancia de que los modelos de migración involucren “información limitada” y/o “interacción local
• Utilidad en escenarios regionales