© Agnieszka Palma, Dorota Kałuża-Kopias. Article available under the CC BY-SA 4.0 licence
ARTICLE
ABSTRACT
The paper presents the scale and directions of inter-voivodship migration in Poland in selected years of the 2000–2020 period. The study focused on permanent residence migration and aimed to identify areas of migration attractiveness and migration catchment voivodships. To study the stochastic nature of these migrations, a Markov chain model was used, in which the states were voivodships. An important aspect of the study involved determining the properties of the transition probability matrix as well as stationary probability in order to characterise the mechanism of inter-voivodship migrations in the years 2000, 2010 and 2020. Data obtained from Statistics Poland were used in the analysis. The transition probability matrix showed that the states were connected and irreducible to each other, while the stationary probability of migration to Dolnos´ al˛skie, Małopolskie, Pomorskie, and Wielkopolskie voivodships increased in 2020 compared to 2000. The analysis of the mechanism of migration in the years 2000, 2010, 2020 indicated that Mazowieckie Voivodship was still the main destination for migrants, with the highest stationary probability reaching 0.18 in 2010.
KEYWORDS
inter-voivodship migration, Markov chain, random transition count, transition probability matrix, stationary probability, mechanism of migration.
REFERENCES
Azizah, A., Welastika, R., Nur Falah, A., Ruchjana, B., Abdullah, A., (2019). An Application of Markov Chain for Predicting Rainfall Data at West Java using Data Mining Approach, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 303 012026.
Barra, M., Dahl, F. A., Vetvik, K.G. et al., (2020). A Markov chain method for counting and modelling migraine attacks. Sci Rep 10, 3631.
Bilingsley P., (1961). Statistical Methods in Markov Chain , Ann. Math. Stat, 32, pp. 12–40.
Bhat U. N., Miller, K., (2002). Elements of Applied Stochastic Processes.New York: John Wiley and Sons.
Constant A., Zimmermann K., (2012). The Dynamics of Repeat Migration: A Markov Chain Analysis. International Migration Review, Vol. 46, No. 2, The Center for Migration Studies of New York, Inc., pp. 362-88.
Collins L., (1975). An introduction to Markov chain analysis. Geo Abstracts, Norwich, CT.
Gońda M., (2021). Czy imigracja to remedium dla wyludniających się regionów? Cudzoziemcy w dokumentach strategicznych województw łódzkiego i śląskiego, Polityka Społeczna, t. XLVIII, No. 9, pp. 15–24.
Ilnicki, D., (2020). Wielkość i kierunki migracji na pobyt stały w województwie wielkopolskim w latach 2002–2017. Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna, (52), 141–160. https://doi.org/10.14746/rrpr.2020.52.09
Ilnicki, D., Szczyrba, Z., (2021). Migracje wewnętrzne na pobyt stały w makroregionie południowo-zachodnim w latach 2002–2017. Studia Miejskie, 36, pp. 25–44. https://doi.org/10.25167/sm.1534
Iosifescu, M., (2007). Finite Markov Processes and Applications. Dover, New York.
Jończy R., (2014). Problem nierejestrowanej emigracji definitywnej (emigracji zawieszonej) w badaniu procesów społeczno-gospodarczych na obszarach wiejskich, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 360, pp. 11–18.
Józefowicz, K., (2020). Atrakcyjność migracyjna miast i obszarów wiejskich województwa wielkopolskiego. Space – Society – Economy, pp. 213–227.
Kałuża-Kopias, D., (2021). Ruch wędrówkowy ludności w województwie łódzkim po 2002 r., Space – Society – Economy, (32), pp. 61–81. https://doi.org/10.18778/1733- 3180.32.03
Korcelli P., (1997). Alternatywne projekcje zmian demograficznych i migracji w aglomeracjach miejskich, [w:] Korcelli P,.(red.), Aglomeracje miejskie w procesie transformacji, Zeszyty IGiPZ PAN 45, Warszawa, pp. 5–22.
Lesińska, M., Matuszczyk, K., (2018). Działania samorządów wobec migracji w kontekście zmian demograficznych. Przykład trzech polskich województw. Studia regionalne i lokalne, No. 3(77), pp. 64–82
Privault N.,(2018). Understanding Markov chains: Examples and applications. Springer.
Rahimipour Sheikhani Nejad, M.A., Nasiri Jan Agha, F. and Khatami, S. S., (2018). Monitoring and predicting land cover changes in the coastal areas for optimal land allocation (Case study: Chaf and Chamkhaleh, Guilan, Iran), International Journal of Development and Sustainability, Vol. 7 No. 3, pp. 973–985.
Rakowska, B., Rakowski W., (2009). Województwo mazowieckie jako obszar napływu i odpływu ludności. Rocznik Żyrardowski, 7, pp. 343–369.
Rogers, A., (1968). Matrix Analysis of Interregional Population Growth and Distribution. University of Kalifornia.
Romeu, J., (2020). A Markov Chain Model for Covid-19 Survival Analysis. Syracuse University. https://www. researchgate. net/profile/Jorge–Romeu.
Rosner, A., (2014). Migracje wewnętrzne i ich związek z przestrzennym zróżnicowaniem rozwoju społeczno-gospodarczego wsi, Wieś i Rolnictwo, 1 (162), pp. 63–79.
Roszko-Wójtowicz, E., (2018). Migracje mi˛edzywojewódzkie w Polsce w latach 2010–2016 a jakość życia, Ekspertyzy i Opracowania, 75, pp. 1–13.
Sempewo, J., Kyokaali, L., (2016). Prediction of the Future Condition of a Water Distribution Network Using a Markov Based Approach: A Case Study of Kampala Water, Procedia Engineering, Vol.154, pp. 374–383.
Sojka, E., (2018). Odległo´s´c geograficzna i miernik rozwoju społeczno-gospodarczego a wielkos´c´ migracji w województwie s´la˛skim, Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 353, pp. 73–88.
Struzik, A., (2007). Współczesne problemy rozwoju województwa mazowieckiego, Rocznik Żyrardowski, tom V, WSRL, Żyrardów.
Śleszyński, P., (2005). Różnice liczby ludności ujawnione w Narodowym Spisie Powszechnym 2002, Przegla˛d Geograficzny, 77(2), pp. 193–212.
Śleszyński, P., (2011). Oszacowanie rzeczywistej liczby ludności gmin województwa mazowieckiego z wykorzystaniem danych ZUS, Studia demograficzne, 2, pp. 35–58.
Śleszyński, P., Heffner, K., Solga, B., Wiśniewski, R. (2018). Perspektywa geografii i studiów regionalnych w badaniach nad migracjami. [W:] A. Horolets, M. Lesińska, M. Okólski (red.), Raport o stanie badań nad migracjami w Polsce po 1989 roku. Komitet Badań nad Migracjami PAN, pp. 174–210.
Usman, M. E., Faiz, M.B., (2015). Markov chains analysis and mechanism of migration in Indonesia in the period 1980-2010, Journal of Engineering and Applied Sciences, 10 (22). pp. 17256–17264.
Willekens, F., (1999). Probability models of migration: complete and incomplete data. Journal of Demography 7(1).
Venkatesan, G., Sasikala, V., (2018). Statistical analysis on migrants using Markov chain model. The International Journal of Creative Research Thoughts, Vol. 6(1).