Redistribución de la atractividad migratoria entre los municipios de México, 2000-2020
En este artículo develamos la redistribución espaciotemporal de la atractividad migratoria entre los municipios de México y las tendencias de convergencia/divergencia para 2000-2020 y el largo plazo. Evitamos utilizar un conjunto de indicadores económicos o de calidad de vida para representar la atr...
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El Colegio de México, A.C.
2018
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oai:doaj.org-article:14e00ec42b3746d2a0c6163d9c464e5d2021-11-11T15:03:12ZRedistribución de la atractividad migratoria entre los municipios de México, 2000-20200186-72102448-651510.24201/edu.v33i2.1739https://doaj.org/article/14e00ec42b3746d2a0c6163d9c464e5d2018-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31256413001https://doaj.org/toc/0186-7210https://doaj.org/toc/2448-6515En este artículo develamos la redistribución espaciotemporal de la atractividad migratoria entre los municipios de México y las tendencias de convergencia/divergencia para 2000-2020 y el largo plazo. Evitamos utilizar un conjunto de indicadores económicos o de calidad de vida para representar la atractividad migratoria, porque su selección determina los resultados. En su lugar probamos las tasas netas de migración recientes (TNMR) intermunicipales como indicador de preferencia relevada restringida de los migrantes respecto a la elección de los destinos que les ofrecen condiciones (reales o percibidas) más favorables o menos adversas para vivir/trabajar, tanto para ellos como para sus familias. Consideramos que el comportamiento migratorio revelado por las TNMR es más confiable que utilizar variables basadas en la selección de expertos, y que la preferencia revelada de los migrantes se produce siempre en un marco de notables restricciones (incluyendo factores de expulsión que generan migración involuntaria). Aplicamos el análisis de Kernel y las cadenas de Markov. El perfil de la situación de largo plazo de las TNMR es casi el inverso del de 2000, lo que implica un proceso de convergencia redistributiva de la atractividad migratoria: los municipios menos atractivos al inicio del periodo de estudio recuperan capacidad de atracción de migrantes. El proceso de convergencia es débil en el largo plazo.Carlos Garrocho RangelEduardo Jiménez LópezEl Colegio de México, A.C.articlemigración internaconvergencia migratoriacadenas de markovdensidad de kernelméxicoHuman settlements. CommunitiesHT51-65Demography. Population. Vital eventsHB848-3697ESEstudios Demográficos y Urbanos, Vol 33, Iss 2, Pp 289-325 (2018) |
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En este artículo develamos la redistribución espaciotemporal de la atractividad migratoria entre los municipios de México y las tendencias de convergencia/divergencia para 2000-2020 y el largo plazo. Evitamos utilizar un conjunto de indicadores económicos o de calidad de vida para representar la atractividad migratoria, porque su selección determina los resultados. En su lugar probamos las tasas netas de migración recientes (TNMR) intermunicipales como indicador de preferencia relevada restringida de los migrantes respecto a la elección de los destinos que les ofrecen condiciones (reales o percibidas) más favorables o menos adversas para vivir/trabajar, tanto para ellos como para sus familias. Consideramos que el comportamiento migratorio revelado por las TNMR es más confiable que utilizar variables basadas en la selección de expertos, y que la preferencia revelada de los migrantes se produce siempre en un marco de notables restricciones (incluyendo factores de expulsión que generan migración involuntaria). Aplicamos el análisis de Kernel y las cadenas de Markov. El perfil de la situación de largo plazo de las TNMR es casi el inverso del de 2000, lo que implica un proceso de convergencia redistributiva de la atractividad migratoria: los municipios menos atractivos al inicio del periodo de estudio recuperan capacidad de atracción de migrantes. El proceso de convergencia es débil en el largo plazo. |
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