[論文レビュー] Rooted America: Immobility and Segregation of the Intercounty Migration Network

Peng Huang, Carter T. Butts|arXiv (Cornell University)|May 4, 2022

Urban, Neighborhood, and Segregation Studies参考文献 186被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、2011年から2015年までの移動を分析するため、価値付き時間的指数型ランダムグラフモデル（tergm）を用いて、米国郡間移動の体系的でネットワークベースのモデルを提案する。その結果、政治的、都市化、人種的相違が郡間で分断的移動不自由を生じさせ、その結果として、このような障壁が存在しない反実仮想状況下では、観察された移動の27％に相当する年間約460万人の郡間移動が抑制されていることが示された。

ABSTRACT

Despite the popular narrative that the United States is a "land of mobility," the country may have become a "rooted America" after a decades-long decline in migration rates. This article interrogates the lingering question about the social forces that limit migration, with an empirical focus on internal migration in the United States. We propose a systemic, network model of migration flows, combining demographic, economic, political, and geographic factors and network dependence structures that reflect the internal dynamics of migration systems. Using valued temporal exponential-family random graph models, we model the network of intercounty migration flows from 2011 to 2015. Our analysis reveals a pattern of segmented immobility, where fewer people migrate between counties with dissimilar political contexts, levels of urbanization, and racial compositions. Probing our model using "knockout experiments" suggests one would have observed approximately 4.6 million (27 percent) more intercounty migrants each year were the segmented immobility mechanisms inoperative. This article offers a systemic view of internal migration and reveals the social and political cleavages that underlie geographic immobility in the United States.

研究の動機と目的

• 経済的インcentiveが存在するにもかかわらず、移動を制限する社会的・政治的要因に起因する地理的移動不自由という、まだ十分に検討されていない現象を解明すること。
• 移動を地域単位の集計モデルにとどまらず、郡間の関係的・ネットワーク的システムとしてモデル化することで、従来のアレイ・ユニットモデルを越えること。
• 人口統計的、経済的、政治的、地理的要因を統合した包括的なネットワークモデルを構築し、移動におけるフィードバック機構と構造的依存関係を捉えること。
• 政治的文脈、都市化、人種的構成における相違が、郡間移動をどの程度抑制するかを定量化すること。
• 「ノックアウト実験」を用いて、これらの分断的メカニズムを除去した場合の影響をシミュレートし、抑圧された移動の規模を推定すること。

提案手法

• 2011年から2015年までの郡間移動フローを、重み付きで動的なネットワークとしてモデル化するため、価値付き時間的指数型ランダムグラフモデル（tergm）を用いる。
• 相互性、次数分布、三重構造（例：ウェイポイントフロー、推移性）などのネットワーク統計量を組み込み、関係的依存性を捉える。
• 政治的イデオロギー、都市化水準、人種的構成、経済指標（例：失業率、収入）などの郡レベルの共変量を予測変数として統合する。
• 移動を出発郡と到着郡間のフローのシステムとしてネットワークベースの手法でモデル化し、関係的構造とフィードバック効果を保持する。
• 主要なネットワーク統計量（例：政治的文脈の相違）を除去することで「ノックアウト実験」を実施し、反実仮想の移動パターンをシミュレートする。
• 計算制約のため、サンプリングに基づく推論と保守的な標準誤差を用い、統計的結論の妥当性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国における郡間移動が、政治的、人種的、都市化の相違によってどの程度抑制されているか。
• RQ2 相互性や三重構造などのネットワーク依存構造が、国内移動のダイナミクスにどのように影響しているか。
• RQ3 移動のための構造的障壁が除去された場合、郡間移動の規模はどの程度になるか。
• RQ4 人口統計的・経済的要因が、社会的・政治的相違とどのように相互作用し、移動パターンを形作っているか。
• RQ5 移動ネットワーク内でのフィードバック機構が、時間の経過とともに移動を促進するか、あるいは抑制するか、その程度はいかに。

主な発見

• 郡間の政治的、人種的、都市化の相違は、郡間移動を顕著に抑制し、分断的移動不自由のパターンを生じさせている。
• ノックアウト実験の結果、相違に基づく障壁が存在しなければ、年間約460万人（観察された移動の27％）の郡間移動が追加で発生していたと推定された。
• モデルは、人種的構成の相違や都市化水準の相違よりも、政治的文脈の相違が移動抑制に強い影響を及ぼしていることを示している。
• ウェイポイントフロー や 相互性 といったネットワーク依存構造が統計的に有意であるため、移動フローはランダムではなく、関係的ダイナミクスによって形作られていることが示された。
• 社会的・政治的相違による移動の抑制は、経済的・人口統計的要因の副産物ではなく、顕著で体系的なものである。
• 研究結果は、米国がかつての「移動の国」から、「根を下ろしたアメリカ」に移行したことを示唆しており、社会的亀裂が現在、大規模に地理的移動を制限している。