World experience of economic regulation of migration flows and its application in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Anastasiia Simakhova, Doctor in Economics (Dr.oec.) Professor at the Department of Economics of the Faculty of Economics and Business Administration State University “Kyiv Aviation Institute”, Ukraine e-mail: anastasiia.simakhova@npp.kai.edu Viktoriia Derevliuk, Bachelor in Economics (Bc.oec.) Master student at the study programme “International Economics” State University of Trade and Economics, Ukraine e-mail: v.derevliuk_fmtp_1m_25_m_z@knute.edu.ua For citation: Simakhova A., Derevliuk V. (2025) World experience of economic regulation of migration flows and its application in Ukraine. Sociālo Zinātņu Vēstnesis / Social Sciences Bulletin, 41(2): 21–31. https://doi.org/10.59893/szv.2025.2(2) The study investigates global practices in the economic regulation of international migration flows and their applicability to Ukraine’s current migration challenges. With over 281 million international migrants globally and more than 6.3 million Ukrainians displaced due to the Russian military aggression, the issue of migration has become increasingly critical. The paper highlights the need to shift from purely legal-institutional approaches to evidence-based economic modeling that quantifies the macroeconomic effects of migration such as GDP impact, fiscal returns, remittances, and labor market transformation. Using comparative data from the USA, Canada, Germany, the UK, Sweden, and Poland, the research develops a predictive model to assess the economic potential of Ukrainian remigration. It also addresses the lack of a unified economic monitoring system for migration in Ukraine, underscoring the importance of integrating cost-benefit analysis into migration policy planning. The paper concludes that adopting international best practices in economic migration assessment can significantly contribute to Ukraine’s post-war recovery and strategic human capital development. Keywords: migration policy, economic regulation, labor migration, GDP, reintegration, migration, Ukraine. Pasaules pieredze migrācijas plūsmu ekonomiskajā regulēšanā un tās piemērošana Ukrainā Pētījumā tiek analizēta starptautisko migrācijas plūsmu ekonomiskās regulēšanas globālā prakse un tās piemērojamība Ukrainas pašreizējiem migrācijas izaicinājumiem. Ar vairāk nekā 281 miljonu starptautisko migrantu pasaulē un vairāk nekā 6,3 miljoniem ukraiņu, kuri pārvietoti Krievijas militārās agresijas dēļ, migrācijas jautājums ir kļuvis īpaši aktuāls. Rakstā uzsvērta nepieciešamība pāriet no tīri juridiski institucionālām pieejām uz pierādījumos balstītu ekonomisko modelēšanu, kas kvantitatīvi novērtē migrācijas makroekonomisko ietekmi, piemēram, IKP pieaugumu, fiskālos ieguvumus, naudas pārvedumus un darba tirgus pārmaiņas. Izmantojot salīdzinošos datus no ASV, Kanādas, Vācijas, Apvienotās Karalistes, Zviedrijas un Polijas, pētījumā tiek izstrādāts prognozēšanas modelis Ukrainas remigrācijas ekonomiskā potenciāla novērtēšanai. Tāpat tiek aplūkota vienotas ekonomiskās migrācijas uzraudzības sistēmas trūkuma problēma Ukrainā, uzsverot izmaksu–ieguvumu analīzes integrēšanas nozīmi migrācijas politikas plānošanā. Rakstā secināts, ka starptautiskās labākās prakses ieviešana ekonomiskās migrācijas novērtēšanā var būtiski veicināt Ukrainas pēckara atveseļošanos un stratēģisko cilvēkkapitāla attīstību. Atslēgvārdi: migrācijas politika, ekonomiskā regulēšana, darba migrācija, IKP, reintegrācija, migrācija, Ukraina. PDF
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».