Institutions and good governance as a factor of migration in Europe

Abstract

The research objective is to determine the relative importance of two groups of factors that influence the net migration rate: economic, such as the gross average monthly wages, and non-economic, which include the efficiency of institutional arrangements based primarily on corruption control and the rule of law indicators. According to the neoclassical theory of migration, economic factors have a dominant influence on the migration decision-making process. On the other hand, the institutional theory of migration advocates the position that institutional and managerial factors prevail over economic ones. The assumption on which the research is based is that migration is caused to a greater extent by the quality of institutions and good governance indicators, than by the opportunities to achieve a better material position represented by a higher average salary. On a sample of 48 European countries, for the period 1996 - 2021, it was investigated which group of factors dominantly determines the net migration rate. The sample of 48 countries is divided into two sub-samples so that one of them contains countries with a higher level of income and the strong anti-corruption and rule of law standards (28 European Union countries) and the remaining 20 non-European Union members with lower gross average monthly wages, weak institutions, as well as less favorable indicators of the rule of law and control of corruption. Using the techniques of econometric analysis of panel data, predictors of the net migration rate in European countries were identified. The analysis confirmed that the quality of the institutional framework is extremely important and that the rule of law and corruption control had a stronger impact on the net migration in European countries than the gross wages. This is supported by the evaluated parameters to the corresponding explanatory variables in the models. The research also confirmed that institutional factors had a stronger impact on the net migration rate in less developed European countries that are not members of the European Union than in the 28 European Union countries. Corruption is an important problem in many countries and citizens are very sensitive to this aspect of institutional quality. The findings of this research show that less developed European countries must pay special attention to building institutions, the rule of law and control of corruption if they want to stop negative trends in net migration, and that these factors prevail over the economic factors that were dominant in the 20th century.

1 UVOD

Proteklih godina veliki talasi migracija skrenuli su pažnju na ovu pojavu koja je prisutna od kad postoji čovečanstvo. Prema podacima Međunarodne organizacije za migracije (International Organization for Migration – IOM) u 2020. godini bilo je 281 milion migranata u svetu što iznosi 3,6% svetske populacije, od čega je 2/3 njih bilo motivisano potragom za boljim uslovima života (IOM 2022). Proces migracija nije uniforman na globalnom nivou, već se odvija pod uticajem različitih ekonomskih, geografskih, demografskih i ostalih faktora.

Prema podacima Međunarodne organizacije za migracije u Evropi je 2020. godine živelo blizu 87 miliona međunarodnih migranata što je porast od 16% u odnosu na 2015. godinu kada ih je bilo zastupljeno 75 miliona (IOM 2022). Od toga je 44 miliona migranata rođeno u Evropi, s tim da su živeli u drugim evropskim zemljama, a ne u onoj u kojoj su rođeni. Pored migracija unutar Evrope u ovaj region se 2020. godine doselilo preko 40 miliona ljudi iz neevropskih zemalja.

U periodu 1990–2020. godine došlo je do značajne promene u strukturi stanovništva Evrope prema poreklu. Na početku pomenutog perioda broj Evropljana koji živi van Evrope i ne-Evropljana koji žive u Evropi bio je gotovo izjednačen. U 2020. godini broj Evropljana koji žive van kontinenta (pretežno u Severnoj Americi) iznosio je 19 miliona što je dvostruko manje od broja ne-Evropljana koji su se doselili u Evropu. S druge strane, broj migranata koji se doselio van Evrope, kao što je prethodno konstatovano, značajno se povećao. Pored toga, u velikoj meri su se povećale migracije unutar Evrope i to na relaciji zemlje Evropske unije (EU) i evropske zemlje koje nisu članice Evropske unije (ne-EU) (IOM 2022). Na primer, Rusija je 2020. imala 11 miliona stanovnika koji su emigrirali u neku od evropskih zemalja, dok je s druge strane, Nemačka imala 16 miliona migranata u istoj godini.

U ovom radu će se istražiti uticaj nekoliko faktora na migracije u Evropi. Polazi se od neoklasične teorije migracija koja ističe značaj razlika u ekonomskim mogućnostima koje nudi zemlja destinacije u odnosu na zemlju porekla kao na glavni pokretač migracija. Zatim se u analizu uključuju faktori koji se odnose na dobro upravljanje i kvalitet institucija kao što su vladavina prava i kontrola korupcije koji su u novijim naučnim istraživanjima kao i dokumentima međunarodnih organizacija prepoznati kao činioci koji, u sve većoj meri, utiču na migracije, potiskujući, po relativnom značaju, ekonomske faktore. Takođe, biće istražen i relativni značaj ekonomskog faktora (prosečne plate) i institucionalnih faktora (dobro upravljanje, vladavina prava i kontrola korupcije) na neto migracije u zemljama Evropske unije, kao i u evropskim zemljama koje nisu njene članice.

Prilikom odlučivanja kada i gde da migriraju, potencijalni migranti primenjuju svojevrsnu “cost-benefit” analizu u kojoj vrednuju troškove i koristi koje imaju u zemlji odakle dolaze i u zemlji koju razmatraju kao potencijalnu destinaciju. Plate predstavljaju jedan od ključnih faktora na strani koristi koji utiču na migracije. Prema jednom od istraživanja (Özden, Packard i Wagner 2017), elastičnost emigracije u odnosu na prosečnu platu u zemlji iz koje se odlazi iznosi -0,43, a elastičnost imigracije u odnosu na prosečnu platu zemlje koja je destinacija je 0,65. Pritom, plata kao faktor migracije više dolazi do izražaja kod niskokvalifikovane radne snage kod koje elastičnost emigriranja u odnosu na prosečnu platu u zemlji odakle se odlazi iznosi -0,50, dok za visokoobrazovanu radnu snagu iznosi -0,23.

Pored plata, značajni faktori migracija su neravnomerna raspodela bogatstva, resursa i mogućnosti među zemljama (Plotnikova i Ulceluse 2021). Pokretači neprisilnih migracija, koje nisu posledica ratova i prirodnih katastrofa, su razlike između zemalja u pogledu: 1) nivoa plata, 2) šansi za ekonomski razvoj i 3) mogućnosti za poboljšanje životnog standarda. Pored niskog nivoa plata, slabe perspektive za rast životnog standarda predstavljaju faktor koji motiviše ljude da emigriraju iz svoje zemlje (Simpson 2017). U isto vreme, visok nivo dohotka u visokorazvijenim zemljama je činilac koji “privlači” potencijalne migrante. Rezultati sprovedene studije (Ostojić, Petrović i Nikolić 2021) ukazuju da je uticaj stope nezaposlenosti na neto međunarodne migracije negativan, odnosno da rast stope nezaposlenosti za 1% dovodi do smanjenja neto međunarodnih migracija za oko 0,03 migranta na 1000 stanovnika, dok je uticaj obrazovanja na neto međunarodne migracije pozitivan.

Neoklasična teorija migracija ističe značaj razlika u ekonomskim mogućnostima koje nudi zemlja destinacije u odnosu na zemlju porekla kao na glavni pokretač migracija. Neki autori ističu razlike u dohocima kao najznačajnije faktore međunarodnih migracija (Black i dr. 2011). Ortega i Peri su kvantifikovali uticaj razlika u dohocima na migracije tvrdeći da povećanje dohotka od 10% dovodi do porasta imigracija za 0,76% (Ortega i Peri 2013). I u drugim studijama (Mitterbacher 2021) se može naići na stav da očekivani dohodak u zemlji destinacije ima primarnu ulogu u migracijama. Novija istraživanja su, međutim, pokazala da stopa migracija ne prati razlike koje postoje u dohocima između zemalja (Czaika i Reinprecht 2022; Petrović, Brčerević i Šaranović 2020). To je usmerilo istraživanja ka drugim faktorima koji utiču na odluku da se napusti zemlja porekla i život nastavi u drugoj zemlji.

Poslednjih godina u istraživanjima se sve više ukazuje na uticaj korupcije na migracije (Li, Lian i Zhang 2023). Korupcija utiče na odnos javnih dobara koja su na raspolaganju građanima i poreza koji oni plaćaju, pri čemu ljudi migriraju iz zemalja sa manje povoljnim odnosom ovih kategorija ka zemljama gde su ove kategorije u povoljnijoj srazmeri (Banzhaf i Walsh 2008). Korupcija može da se posmatra i kao vrsta dodatnog poreza koji građani plaćaju što utiče na njih da “glasaju nogama” za niži “korupcijski porez” (Aidt 2003).

U literaturi se visoki korupcijski porezi označavaju kao bitan činilac koji utiče na ljude da napuste zemlju u kojoj žive jer im oni povećavaju troškove života i rada, dok niski korupcijski porez privlači ljude u zemlje sa niskom korupcijom (Arif 2022). Uticaj korupcije na dobrobit građana može biti direktan i indirektan. Direktan uticaj se ogleda u tome da visoka percepcija korupcije u zemlji ima za posledicu da građani smatraju da neće moći da dođu do zaposlenja i napredovanja na poslu zahvaljujući svojim sposobnostima i zaslugama (meritokratija), već prevashodno zahvaljujući interesnoj povezanosti i podmićivanju. Ovakav stav utiče, pre svega, na visoko obrazovane ljude sa znanjem i iskustvom i motiviše ih da potraže šansu za život u drugim zemljama gde je zastupljena meritokratija.

Indirektni efekat korupcije na migracije ostvaruje se preko njenog uticaja na privredni razvoj. Korupcija smanjuje investicije, kako domaće, tako i strane (Mauro 1995), poskupljuje proizvode i usluge (Nwabuzor 2005), smanjuje obim i kvalitet usluga koje država pruža građanima, pre svega u oblasti zdravstva i obrazovanja, povećava sivu ekonomiju i usporava novo zapošljavanje (Schneider 2015). Empirijska istraživanja su pokazala da povećanje korupcije za 1 poen smanjuje bruto domaći proizvod po stanovniku za 0,15% do 1,5% (Spyromitros i Panagiotidis 2022). Usporeni privredni razvoj i povećanje jaza između zemalja u pogledu dohodaka sa svoje strane deluju na odluku ljudi da krenu ka zemljama koje pružaju bolje ekonomske perspektive.

Drugi značajan faktor čiji će se efekat na migracije ispitivati u ovom radu jeste vladavina prava. Savremeni koncept vladavine prava podrazumeva sledeća tri aspekta: 1) zakon je iznad izvršne vlasti, 2) postoji jednakost pred zakonom i 3) zakon se efikasno sprovodi pred sudovima (McCorquodale 2010). Vladavina prava donosi koristi u smislu jačanja izvesnosti, predvidivosti i sigurnosti kako u odnosima između građana i vlade (vertikalno), tako i u odnosima između samih građana (horizontalno) (Tamanaha 2007). Ovo se postiže tako što se vladini funkcioneri i službenici ponašaju i obavljaju svoje funkcije u skladu sa zakonom. S obzirom da je vlada zadužena za primenu propisa, postavlja se pitanje koliko striktno će vlada sama sebe obavezati da poštuje zakon. Zbog toga je uvedena podela vlasti po principu “checks and balances” prema kojem su nadležnosti podeljene između tri grane vlasti: izvršne, zakonodavne i sudske i gde mogu da se međusobno proveravaju.

Kod horizontalnih odnosa vladavina prava omogućava red i koordinaciju ponašanja i transakcija između građana. Na taj način građani prilikom stupanja u različite odnose i transakcije sa drugim građanima znaju unapred kakvo ponašanje je dozvoljeno, a kakvo će biti sankcionisano. Kada je reč o odnosu vlade i građana, vladavina prava ograničava diskreciono ponašanje vladinih funkcionera i službenika, smanjujući arbitrarnost, pristrasnost i svojevoljno ponašanje kada postupaju po pitanjima koja su od interesa građana. Funkcioneri i službenici su dužni da u svom postupanju poštuju zakon, a istovremeno javnost zakona omogućava građanima da traže odgovornost za ponašanje nosilaca vlasti pred sudom.

Zakonska pravila i njihovo sprovođenje koji predstavljaju jedno od ključnih obeležja vladavine prava omogućavaju miran socijalni poredak koji pruža građanima fizičku sigurnost i predvidivost u očekivanjima u pogledu ponašanja okoline. Vladavina prava omogućava ekonomski razvoj tako što pruža izvesnost, predvidivost i sigurnost privrednim subjektima. Preduslovi su da postoji nezavisno sudstvo koje predstavnike izvršne vlasti treba da sankcioniše u slučaju da ne poštuju zakon i da rešava sporove između građana u skladu sa zakonom.

Nova institucionalna ekonomija ukazuje na vladavinu prava kao na bitnu determinantu ekonomskog razvoja (Głowacki i dr. 2021). Institucije i vladavina prava omogućavaju snižavanje transakcionih troškova koji bitno utiču na obim aktivnosti, efikasnost i konkurenciju (Čudanov, Jovanović i Jaško 2018) i povećavaju inkluzivnost, dok s druge strane niska vladavina prava povećava transakcione troškove i stvara “zatvorene klubove” koji uživaju posebne privilegije. Slabosti u pogledu vladavine prava dovode do migracija u one zemlje sa višim vrednostima ovog indikatora (Petrović, Brčerević i Šaranović 2020).

Cilj ovog rada je da ukaže na promene u relativnom značaju faktora neto migracija u Evropi, kao i na nivou dve grupe država: prvu grupu čine zemlje koje pripadaju Evropskoj uniji i koje beleže visok nivo prosečnih plata, kao i efikasno institucionalno uređenje, dok drugu grupu čine evropske zemlje koje ne pripadaju Evropskoj uniji u kojima je nivo prosečnih plata niži, ali i nepovoljnije vrednosti indikatora vladavine prava i stepena kontrole korupcije. Na taj način se omogućava bolje razumevanje migracija koje se odvijaju unutar Evropske unije i koje čine preko polovine ukupnih migracija na području Evrope.

2 METOD

U radu se utvrđuje postojanje razlika u pogledu mogućih razloga zbog kojih neke države (ili grupe država) imaju pozitivnu, odnosno negativnu stopu neto migracija. Sprovedeno je istraživanje kako bi se analizirali razlozi zbog kojih stanovništvo napušta neku zemlju (i seli se u neku drugu) i ispitalo da li su na tlu Evrope tokom poslednje dve i po decenije u većoj meri migracije bile uslovljene ekonomskim ili institucionalnim faktorima. Polazna pretpostavka istraživanja je da je za to u većoj meri „odgovorniji“ kvalitet institucija, a ne kako se ranije smatralo, isključivo mogućnost za ostvarivanje boljeg materijalnog položaja (veće prosečne zarade).

Empirijska studija je sprovedena na panel uzorku koji obuhvata 48 evropskih zemalja (Prilog A) i analiziran je vremenski period od 25 godina (1996–2021). Podaci za svrhe sprovođenja istraživanja su preuzeti iz ukupno tri baze podataka, od kojih jedna pripada Svetskoj banci –The World Bank Data – Net migration i Total population (World Bank 2023a, 2023b), jedna baza podataka pripada Svetskim indikatorima upravljanja (The Worldwide Governance Indicators – WGI: Voice and Accountability; Political Stability and Absence of Violence/Terrorism; Government Effectiveness; Regulatory Quality; Rule of Law i Control of Corruption), dok jedna baza podataka pripada Ekonomskoj komisiji Ujedinjenih nacija za Evropu (United Nations Economic Commission for Europe Statistical Database – Gross Average Monthly Wages).

Stopa neto migracija je računata na osnovu definicije Ujedinjenih nacija kao razlika između broja imigranata i broja emigranata podeljena brojem stanovnika i izražava se kao neto broj migranata na 1000 stanovnika (UN 2023). Svetski indikatori upravljanja (The Worldwide Governance Indicators – WGI) predstavljaju bazu podataka koja sumira stavove ispitanika (preduzeća, građana i eksperata u industrijskim zemljama i zemljama u razvoju) o kvalitetu sledećih šest dimenzija upravljanja: Glas i odgovornost; Politička stabilnost i odsustvo nasilja/terorizma; Efikasnost vlade; Kvalitet regulative; Vladavina prava i Kontrola korupcije (Kaufmann, Kraay i Mastruzzi 2010).

Prema definicijama (WGI 2022) dimenzija Glas i odgovornost odražava percepciju u kojoj meri građani zemlje imaju mogućnost da učestvuju u izboru vlade, o slobodi izražavanja građana, slobodi udruživanja pojedinaca i zaštiti zajedničkih interesa, kao i o slobodu medija. Politička stabilnost i odsustvo nasilja/ terorizma meri percepciju verovatnoće političke nestabilnosti i/ili politički motivisanog nasilja, uključujući terorizam. Efikasnost vlade reprezentuje percepciju o kvalitetu javnih usluga, kvalitetu državne službe i stepenu njene nezavisnosti od političkih pritisaka, kvalitetu formulisanja i sprovođenja politika, kao i kredibilitet posvećenosti vlade politikama. Kvalitet regulative oslikava percepciju sposobnosti vlade da formuliše i primeni zdrave politike i propise koji deluju podsticajno i promovišu razvoj privatnog sektora. Vladavina prava obuhvata percepciju o tome u kojoj meri agenti/akteri imaju poverenja u pravila društva i poštuju ih, a posebno o kvalitetu sprovođenja ugovora, zaštiti imovinskih prava, efikasnosti rada policije i pravosuđa kao i o verovatnoći postojanja zločina i nasilja. Kontrola korupcije obuhvata percepciju u kojoj meri se javna vlast koristi radi sticanja privatnih koristi, uključujući i sitne i velike oblike korupcije kao i „zarobljavanje“ države od strane elite i privatnih interesa. Pomenuti indikatori uzimaju vrednosti u rasponu od -2,5 (slabo upravljanje) do 2,5 (jako upravljanje). Međutim, zarad lakše interpretacije rezultata sprovedenog istraživanja, originalni podaci su transformisani i uvećani za vrednost od 2,5, kako bi se omogućilo kretanje vrednosti indikatori kvaliteta institucionalnog okvira u rasponu od 0 (najniži kvalitet) do 5 (najviši kvalitet).

Podaci o bruto prosečnim mesečnim zaradama su izraženi u dolarima i izračunati korišćenjem nominalnih kurseva. Bruto prosečne mesečne zarade obuhvataju ukupne zarade i dnevnice u novcu i naturi, pre oporezivanja i izdvajanja doprinosa za socijalno osiguranje. Izračunati podaci o zaradama se odnose na sve sektore privrede i izraženi su po ekvivalentu punog radnog vremena što omogućava poređenje različitih zemalja bez obzira na dužinu radnog vremena i udeo radnika sa nepunim i punim radnim vremenom (UNECE 2023).

Istraživanje je sprovedeno upotrebom tehnika ekonometrijske analize panel podataka, zasnivajući se na dvema osnovnim vrstama kvantitativnih podataka: podacima vremenskih serija i uporednim podacima. Ovaj metod omogućava analizu heterogenosti između jedinica posmatranja (analizu strukture) i ujedno sagledavanje promena u strukturi tokom vremena (Jovičić i Dragutinović Mitrović 2018).

Analiza i ocena panel podataka se smatra efikasnom analitičkom metodom koja je postala veoma popularna među istraživačima u društvenim naukama. Ona omogućava uključivanje podataka za N preseka (npr. države, regioni, gradovi, domaćinstva, preduzeća) i T vremenskih perioda (npr. godine, kvartali, meseci). Model fiksnih efekata (fixed effects model) konstantu tretira kao specifičnu za grupu (sekciju). Drugim rečima, model dozvoljava različite konstante za svaku grupu (sekciju). Metod za ocenjivanje koeficijenata uz objašnjavajuće promenljive je poznat pod nazivom metod najmanjih kvadrata veštačke promenljive (least squares dummy variable – LSDV) jer, da bi se omogućile različite konstante za svaku grupu, treba uključiti veštačku promenljivu za svaku grupu. Bitno obeležje modela fiksnih efekata je da obuhvata sve efekte koji su specifični za konkretnu državu – one po kojima se zemlje u uzorku razlikuju između sebe, ali koji su fiksni (ne menjaju se) tokom vremena u slučaju pojedinačne države, kao što su geografski položaj, prirodno okruženje, veličina itd. (Asteriou i Hall 2021).

U prisustvu individualnih efekata po jedinicama posmatranja, poznato je da je OLS ocena koeficijenta zavisne varijable sa docnjom pristrasna naviše, pošto je zavisna varijabla sa docnjom pozitivno korelisana sa ovim individualnim efektima (Blundell i Bond 1998). Jedan način da se individualni efekti vezani za jedinice posmatra uzmu u obzir prilikom ocenjivanja je da se koristi model ocenjivanja sa fiksnim efektima. Ukratko, osnovni model se transformiše tako što se računa odstupanje pojedine vremenske serije od proseka za svaku od jedinica posmatranja (zemlje u uzorku), a zatim se transformisana jednačina procenjuje pomoću OLS-a. U ovako transformisanom modelu, individualni efekti se uklanjaju. Nedostatak upotrebe modela fiksnih efekata je da koristi samo varijacije unutar zemalja, dok se razlike između zemalja gube. Pored toga, kada se ocenjuje model u kojem je uključena endogena varijabla sa docnjom kao objašnjavajuća, model daje pristrasne i nedosledne ocene. Za razliku od OLS-a ocena, metod fiksnih efekata će prilikom ocenjivanja zavisne varijable sa docnjom biti pristrasan naniže (Arellano i Bond 1991). Arellano i Bond predlažu alternativnu tehniku ocenjivanja koja dopušta prisustvo endogene varijable sa docnjom i dozvoljava određen stepen endogenosti u ostalim objašnjavajućim varijablama (Arellano i Bond 1991). Njihov pristup GMM ocenjivanja transformiše osnovnu jednačinu putem prve diference svih varijabli kako bi se isključili specifični efekti po jedinicama posmatranja. Nakon toga se koriste sve moguće docnje varijabli u modelu kao instrumenti. Blundell i Bond ističu da metod ocenjivanja GMM sa prvim diferencama daje lošije ocene u slučaju vremenskih serija koje imaju veliku inerciju ili je broj vremenskih jedinica posmatranja mali (Blundell i Bond 1998). Dodatni nedostatak je što se tokom procesa uklanjanja specifičnih efekata po jedinicama posmatranja uklanjaju i informacije o varijacijama između jedinica posmatranja u nivou. Nadogradnju ovog pristupa kroz system-GMM su predložili Arellano i Bover i Blundell i Bond tako da se osnovni model ocenjuje paralelno u nivou i prvoj diferenci a za instrumente se koriste docnje diferenciranih varijabli i docnje varijabli u nivou respektivno (Arellano i Bover 1995; Blundell i Bond 1998).

U istraživanju se pošlo od sledeće dve osnovne hipoteze:

H1: Migratorna kretanja u Evropi su u većoj meri određena kvalitetom upravljanja i razvijenosti institucija (pre svega nivoom korupcije i stepenom vladavine prava) nego ekonomskim motivima (nivo prosečne zarade) i

H2: U evropskim zemljama koje su manje ekonomski razvijene (ne EU-20) i imaju niži kvalitet upravljanja i institucija, uticaj faktora dobrog upravljanja na migratorna kretanja (kontrola korupcije i vladavina prava) jači je nego u zemljama članicama EU-28.

Ocenjena su tri modela (pomoću system GMM-a), koja su predstavljena sledećim jednačinama:

Model 1

$${\mathrm{SNM}}_{it}={\alpha }_1+{\beta }_1{\mathrm{SNM}}_{it-1}+{\beta }_2\ln {\mathrm{ZAR}}_{it}+{\beta }_3{\mathrm{PRWGI}}_{it}+{\epsilon }_{it}$$

(1)

Model 2

$${\mathrm{SNM}}_{it}={\alpha }_1+{\beta }_1{\mathrm{SNM}}_{it-1}+{\beta }_2\ln {\mathrm{ZAR}}_{it}+{\beta }_3{\mathrm{KKI}}_{it}+{\epsilon }_{it}$$

(2)

Model 3

$${\mathrm{SNM}}_{it}={\alpha }_1+{\beta }_1{\mathrm{SNM}}_{it-1}+{\beta }_2\ln {\mathrm{ZAR}}_{it}+{\beta }_3{\mathrm{VPI}}_{it}+{\epsilon }_{it}$$

(3)

gde:

SNMi,t predstavlja stopu neto migracija za zemlju i u godini t, a stopa neto migracija je računata kao udeo razlike između broja imigranata i broja emigranata u zemlji „i“ u godini „t“ u ukupnoj populaciji te države u godini „t“ (ukoliko je SNM>0 onda znači da ta zemlja „privlači“ ljude, dok vrednost SNM<0 reprezentuje situaciju u kojoj stanovništvo „glasa nogama“, odnosno napušta tu zemlju); PRWGIi,t reprezentuje prosečnu vrednost (prostu aritmetičku sredinu) indikatora kvaliteta upravljanja državom za zemlju „i“ u godini „t“; ln ZARi,t predstavlja logaritmovanu vrednost bruto prosečne mesečne zarade za zemlju „i“ u godini „t“; KKi,t označava indikator kontrole korupcije za zemlju „i“ u godini „t“ i VPi,t reprezentuje indikator vladavine prava za zemlju „i“ u godini „t“; β1, β2 i β3 predstavljaju parametre modela koje treba oceniti.

Uticaj kvaliteta institucionalnog okvira i nivoa prosečne bruto zarade na stopu neto migracije je testiran na tri uzorka, odnosno u tri slučaja. Odvojeno su ocenjena tri modela (specifikacije) i to: a) za 48 evropskih zemalja (ceo utorak), a zatim za dva poduzorka: b) 28 zemalja koje su članice Evropske unije, uključujući i Veliku Britaniju koja je značajan vremenski period na koji se odnosi analiza bila njen sastavni deo (EU-28) i c) preostalih 20 država sa područja Evrope koje nisu članice Evropske unije (ne EU-20). Parametri su u modelima ocenjeni u Stata 17 programu, pomoću xtabond2 komande.

3 REZULTATI I DISKUSIJA

U Tabeli 1. su predstavljeni podaci o prosečnim vrednostima promenljivih (varijabli) koje su korišćene u ovom istraživanju za sva tri analizirana slučaja (svih 48 zemalja; EU-28; preostalih 20 država koje nisu članice EU).

Tabela 1. Prosečne vrednosti promenljivih koje su korišćene u istraživanju po uzorcima

Promenljiva	Ceo uzorak (48 evropskih država)	(Pod)uzorak EU-28	(Pod)uzorak ne EU-20
Stopa neto migracija (SNM)	1,04	2,05	-0,37
Bruto prosečna mesečna zarada u dolarima (ZAR)	2017	2313	1433
Logaritmovana vrednost bruto prosečne mesečne zarade u dolarima (ln ZAR)	7,04	7,44	6,26
Prosečna vrednost indikatora kvaliteta upravljanja državom (PRWGI)	3,20	3,54	2,73
Kontrola korupcije (KK)	3,16	3,52	2,60
Vladavina prava (VP)	3,20	3,60	2,64
Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

U skladu sa postavljenim istraživačkim pitanjima (hipotezama) korisno je da se sagledaju razlike između država članica Evropske unije i onih koje to nisu u pogledu kvaliteta institucionalnog okvira, ostvarenih stopa neto migracija, kao i bruto prosečne mesečne zarade (videti Grafikone 1 i 2).

Grafikon 1. Stopa neto migracija i kvalitet institucionalnog okvira u 28 zemalja Evropske unije (EU-28) i 20 evropskih država koje nisu članice Evropske unije (ne EU-20) Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

Grafikon 2. Bruto prosečne mesečne zarade izražene u dolarima u 28 zemalja Evropske unije (EU-28) i 20 evropskih država koje nisu članice Evropske unije (ne EU-20) Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

Sledi ilustrativan prikaz (Grafikoni 3, 4 i 5) korelacione veze i odgovarajuće linije trenda koja postoji između zavisne promenljive koju pratimo (stopa neto migracija) i objašnjavajućih varijabli kako iz ekonomskog domena (bruto prosečna mesečna zarada), tako i iz oblasti kvaliteta institucionalnog ambijenta (kontrola korupcije i vladavina prava). Ovde skrećemo pažnju na to da su visoke, u nekim slučajevima čak ekstremno visoke vrednosti stope neto migracija (koje pri tome beleže i velike varijacije) karakteristične za male evropske zemlje, nezavisno od toga da li su članice EU ili nisu. Razlog za to je pre svega statističke prirode, imajući u vidu metodologiju, odnosno način obračuna stope neto migracija. Naime, s obzirom na to da se stopa neto migracija dobija kao količnik broja ljudi koji migriraju u odnosu na broj stanovnika određene zemlje u određenoj godini, mali broj stanovnika (imenilac) doprinosi tome da SNM, kao relativni pokazatelj budu visoke. U uzorku koji je korišćen u ovom istraživanju u pojedinim godinama se izdvajaju visoke pozitivne stope migracija za male i razvijene države poput Andore, Islanda, Monaka, Luksemburga, Malte, San Marina, Kipra. S druge strane, visoke negativne stope neto migracije su zabeležene u slučaju malih zemalja, u kojima je po pravilu bilo ili ratnih dešavanja ili drugih društvenih tenzija i distorzija u određenim intervalima/epizodama unutar posmatranog perioda. U našem uzorku, primeri za to su Bosna i Hercegovina, Gruzija, Hrvatska, Kazahstan i Moldavija.

Grafikon 3. Veza između stope neto migracija i prosečne zarade u EU-28 zemljama (levo) i ne EU-20 zemljama (desno) Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

Grafikon 4. Veza između stope neto migracija i kontrole korupcije u EU-28 zemljama (levo) i ne EU-20 zemljama (desno) Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

Grafikon 5. Veza između stope neto migracija i vladavine prava u EU-28 zemljama (levo) i ne EU-20 zemljama (desno) Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

U skladu sa relacijama između posmatranih promenljivih, u narednoj Tabeli 2 se daju odgovarajući koeficijenti korelacije i njihova statistička značajnost.

Tabela 2. Koeficijenti korelacije i njihova statistička značajnost

	Stopa neto migracija	Vladavina prava		Kontrola korupcije		Bruto prosečna mesečna zarada u 000 dolara
		EU-28	ne EU-20	EU-28	ne EU-20	EU-28	ne EU-20
koeficijent korelacije		0,57	0,50	0,54	0,52	0,63	0,52
p – vrednost		0,0019	0,0512	0,0036	0,0391	0,0004	0,0384
Izvor: Samostalna kalkulacija autora u programu Stata

Iz prethodne tabele sledi da u slučaju posmatranih zemalja (kako u slučaju onih koje su članice EU, tako i onih koje to nisu) postoje jake pozitivne korelacije (vrednosti koeficijenata iznad 0,5) koji su statistički značajni u svim slučajevima.

U periodu 1996–2021. godine, u Evropi, posmatranoj u celini, zabeležena je pozitivna stopa neto migracija što znači da je više ljudi migriralo ka njoj nego što je emigriralo iz nje (Tabela 1). Pritom, postoji značajna razlika između 28 zemalja Evropske unije i ostalih 20 evropskih zemalja koje nisu članice Evropske unije. U zemlje Evropske unije se imigriralo po skoro dvostruko višoj stopi nego što je evropski prosek, dok je iz zemalja koje nisu članice Evropske unije više ljudi emigriralo nego što je imigriralo, što znači da je stopa neto migracija za ovu grupu od 20 zemalja bila negativna (Tabela 1). Kvalitet institucionalnog okvira je u 28 zemalja Evropske unije bio u proseku za trećinu viši nego u preostalih 20 evropskih država koje nisu članice, mereno pomoću sva tri indikatora (prosečna vrednost indikatora kvaliteta upravljanja državom, kontrola korupcije i vladavina prava). Takođe, u posmatranom intervalu još veća razlika između dve grupe zemalja postojala je u pogledu bruto prosečnih mesečnih zarada koje su za 61% bile više u zemljama Evropske unije u odnosu na ne-EU zemlje (Tabela 1).

U radu je najpre analizirano na koji način i u kojoj meri je ekonomski činilac uticao na migracije u zemljama EU-28 i ne-EU-20, u periodu 1996–2021. godine, tako što je ispitana korelacija između nivoa bruto prosečnih mesečnih zarada i stope neto migracija. Nivo bruto prosečne mesečne zarade imao je pozitivan i statistički značajan uticaj na stopu neto migracija u sva tri analizirana uzorka. Ovaj uticaj je bio stabilan i gotovo identičan u svim analiziranim specifikacijama (drugi red u Tabeli 3). Na Grafikonu 3 jasno se uočava postojanje pozitivne veze između nivoa bruto prosečne mesečne zarade i stope neto migracija (linija trenda ima pozitivan nagib) iz čega proizilazi da postoji visok nivo povezanosti između stope neto migracija i nivoa prosečnih zarada. To znači da su u onim državama u kojima su prosečne plate bile veće zabeležene i više vrednosti stopa neto migracija, i obrnuto. Na taj način su potvrđeni nalazi mnogobrojnih istraživanja (Mitterbacher 2021; Black i dr. 2011; Ortega i Peri 2013) koji su ukazali na razlike u dohocima kao na značajan faktor međunarodnih migracija.

U periodu 1996–2021. godine, u Evropi, posmatranoj u celini, zabeležena je pozitivna stopa neto migracija što znači da je više ljudi migriralo ka njoj nego što je emigriralo iz nje (Tabela 1). Pritom, postoji značajna razlika između 28 zemalja Evropske unije i ostalih 20 evropskih zemalja koje nisu članice Evropske unije. U zemlje Evropske unije se imigriralo po skoro dvostruko višoj stopi nego što je evropski prosek, dok je iz zemalja koje nisu članice Evropske unije više ljudi emigriralo nego što je imigriralo, što znači da je stopa neto migracija za ovu grupu od 20 zemalja bila negativna (Tabela 1). Kvalitet institucionalnog okvira je u 28 zemalja Evropske unije bio u proseku za trećinu viši nego u preostalih 20 evropskih država koje nisu članice, mereno pomoću sva tri indikatora (prosečna vrednost indikatora kvaliteta upravljanja državom, kontrola korupcije i vladavina prava). Takođe, u posmatranom intervalu još veća razlika između dve grupe zemalja postojala je u pogledu bruto prosečnih mesečnih zarada koje su za 61% bile više u zemljama Evropske unije u odnosu na ne-EU zemlje (Tabela 1).

U radu je najpre analizirano na koji način i u kojoj meri je ekonomski činilac uticao na migracije u zemljama EU-28 i ne-EU-20, u periodu 1996–2021. godine, tako što je ispitana korelacija između nivoa bruto prosečnih mesečnih zarada i stope neto migracija. Nivo bruto prosečne mesečne zarade imao je pozitivan i statistički značajan uticaj na stopu neto migracija u sva tri analizirana uzorka. Ovaj uticaj je bio stabilan i gotovo identičan u svim analiziranim specifikacijama (drugi red u Tabeli 3). Na Grafikonu 3 jasno se uočava postojanje pozitivne veze između nivoa bruto prosečne mesečne zarade i stope neto migracija (linija trenda ima pozitivan nagib) iz čega proizilazi da postoji visok nivo povezanosti između stope neto migracija i nivoa prosečnih zarada. To znači da su u onim državama u kojima su prosečne plate bile veće zabeležene i više vrednosti stopa neto migracija, i obrnuto. Na taj način su potvrđeni nalazi mnogobrojnih istraživanja (Mitterbacher 2021; Black i dr. 2011; Ortega i Peri 2013) koji su ukazali na razlike u dohocima kao na značajan faktor međunarodnih migracija.

Tabela 3. Ekonomski i institucionalni faktori stope neto migracija: ocenjeni parametri

Zavisna promenljiva: stopa neto migracija (SNM)	Evropa (48 zemalja)			EU-28			20 evropskih država izvan EU
Objašnjavajuće promenljive	model 1	model 2	model 3	model 1	model 2	model 3	model 1	model 2	model 3
stopa neto migracija (t-1)	0,865 (0,018)	0,833 (0,03)	0,845 (0,03)	0,873 (0,197)	0,851 (0,005)	0,861 (0,004)	0,747 (0,009)	0,809 (0,005)	0,854 (0,02)
logaritmovana bruto prosečna zarada (ln ZAR)	0,211 (0,088)	0,288 (0,134)	0,21 (0,115)	0,217 (0,095)	0,22 (0,05)	0,15 (0,049)	0,259 (0,103)	0,185 (0,121)	0,123 (0,054)
prosek WGI (PRWGI)	0,224 (0,114)			0,348 (0,144)			0,938 (0,288)
kontrola korupcije (KK)		0,178 (0,08)			0,239 (0,044)			0,392 (0,109)
vladavina prava (VP)			0,313 (0,107)			0,371 (0,049)			0,409 (0,21)
broj instrumenata / broj opservacija	17/954	16/970	15/954	16/639	22/639	22/639	16/315	22/315	22/315
AR (1), Pr > z	0,004	0,003	0,030	0,028	0,030	0,029	0,062	0,058	0,045
AR (2), Pr > z	0,051	0,043	0,282	0,269	0,272	0,264	0,104	0,099	0,114
Napomena: U svim modelima Sargan i Hansen test statistika vezana za adekvatnost korišćenja instrumenata pokazuje zadovoljavajuće vrednosti, odnosno odgovarajuće statističke karakteristike. Izvor: Samostalna kalkulacija i prikaz autora

Ekonomski faktor je imao jači uticaj u manje razvijenim ne EU-20 zemljama nego u zemljama članicama (EU-28). Za niske vrednosti bruto plata (do 1000 dolara), stope neto migracija u ne EU-20 zemljama su imale vrednosti i do -40%, dok su u EU-28 zemljama, za isti nivo bruto plata, bile znatno manje i iznosile do -10%. To se može objasniti time da su, u razvijenim zemljama (EU-28), drugi faktori, pored ekonomskih, imali bitan uticaj na odluku ljudi da emigriraju čime je ublažen efekat niskih plata.

Značajne razlike između dve grupe zemalja u pogledu uticaja mesečnih bruto plata na migracije uočavaju se i kod najviših plata (između 7000 dolara i 8000 dolara). Kod visoko razvijenih zemalja EU-28, kada su mesečne plate dostigle pomenuti nivo, one su postale presudan faktor imigracije, što je dovelo do toga da su se pozitivne stope neto migracija kretale između 10% i 20%. S druge strane, kod manje razvijenih, ne EU-20 zemalja, visoki nivoi plata od 7000 dolara do 8000 dolara imali su za posledicu znatno niže stope migracija do 10%. To znači da, kada su plate u ovim zemljama bile visoke, to je slabije privlačilo ljude da imigriraju u njih nego što je slučaj u zemljama EU-28. I ovo ukazuje na značajno delovanje drugih faktora na migracije ka ne EU-20 zemljama koji su umanjili pozitivan efekat visokih zarada.

U nastavku istraživanja izvršeno je poređenje između ne EU-20 i EU-28 zemalja prema pokazateljima dobrog upravljanja: prosečne vrednosti indikatora kvaliteta upravljanja državom (PRWGI), kontrole korupcije (KK) i vladavine prava (VP). Analiza je pokazala da je kvalitet upravljanja imao značajan pozitivan uticaj na stopu neto migracija i da je taj uticaj bio snažniji od prosečnih zarada (ln ZAR) (treći, četvrti i peti red u Tabeli 3). U prilog ovakvoj tvrdnji govore i ocenjeni parametri uz odgovarajuće objašnjavajuće promenljive u modelima. To je slučaj i sa prosečnom vrednošću svih 6 indikatora kvaliteta upravljanja državom (PRWGI), ali i sa izolovanim uticajem koji imaju kontrola korupcije i vladavina prava. Sprovedena analiza pokazala je da su, u prvom modelu, prosečne zarade imale manji uticaj na neto migracije u poređenju sa prosečnim vrednostima indikatora kvaliteta upravljanja državom (Tabela 3). Na ovaj način je potvrđen nalaz istraživanja (Czaika i Reinprecht 2022; Petrović, Brčerević i Šaranović 2020) koji su ukazali na snažniji uticaj dobrog upravljanja i institucija na neto migracije od uticaja plata. Time je potvrđena prva hipoteza da su migratorna kretanja u Evropi u većoj meri određena kvalitetom upravljanja i efikasnošću institucija nego ekonomskim motivima.

Pritom, uticaj prosečne vrednosti indikatora kvaliteta upravljanja državom (PRWGI) bio je izraženiji u slučaju 20 evropskih država koje nisu članice Evropske unije (ocenjeni parametar ima vrednost 0,938) nego u državama članicama Evropske unije (ocenjeni parametar ima vrednost 0,348). Na ovaj način je potvrđena i druga hipoteza da dobro upravljanje snažnije deluje na migratorna kretanja u manje razvijenim ne EU-20 zemljama nego u zemljama članicama EU-28. Iz toga proizlazi da će na razliku u neto migracijama između ne EU-20 i EU-28 zemalja više uticati unapređenje upravljanja i kvaliteta institucija u prvoj grupi zemalja nego u drugoj grupi. Kontrola korupcije pozitivno je korelirana sa stopom neto migracija. To znači da uspešnije suzbijanje korupcije koje se ogleda u višim vrednostima pokazatelja kontrole korupcije privlači ljude da imigriraju u zemlje koje su prisustvo korupcije svele na nizak nivo. I obrnuto, niske vrednosti kontrole korupcije utiču na ljude da napuštaju zemlje, kako one visoko razvijene (EU-28), tako i manje razvijene (ne EU-20). Na taj način su potvrđeni nalazi mnogobrojnih studija (Li, Lian i Zhang 2023; Arif 2022; Aidt 2003) čiji rezultati upućuju na zaključak da je korupcija značajan faktor migracija zato što građani reaguju na “korupcijski porez” tako što “glasaju nogama”.

Korupcija predstavlja veliki problem u mnogim državama i građani su veoma osetljivi na ovaj aspekt kvaliteta institucionalnog ambijenta. Ocenjeni parametar za kontrolu korupcije je značajno manji u uzorku EU-28 (0,239) nego u slučaju preostalih 20 država (0,392) (Tabela 3). To znači da u grupaciji država koje nisu članice Evropske unije građani više vrednuju ambijent u kojem je manje zastupljena korupcija i posledično migriraju u zemlje koje imaju bolju kontrolu korupcije, što takođe govori u prilog drugoj hipotezi o većem značaju kontrole korupcije u ne EU-20 zemljama nego u EU-28. Izraženiji negativan efekat korupcije na neto migracije kod manje razvijenih ne EU-20 zemalja (stopa neto migracija najvećim delom varira u rasponu od -10% do -30%) u odnosu na zemlje EU-28 (stopa neto migracija najvećim delom varira u rasponu od -10% do 0%) može se videti na Grafikonu 4.

Interesantan je podatak da se, u zemljama EU-28, za najviše pozitivne vrednosti pokazatelja kontrole korupcije (od 4,75 do 5), stopa neto migracija smanjila sa raspona od 0% do 20% na nivoe od 0% do 5% (Grafikon 4). Jedno od mogućih objašnjenja je da, kada je jednom dostignut visok nivo u sprečavanju korupcije, odnosno ova negativna pojava svedena na minimalan nivo, što u konkretnom slučaju znači na vrednost pokazatelja od 4,75 na skali od 0 do 5, tada je uticaj ovog faktora na migracije ka zemljama Evropske unije počeo da slabi, a drugi faktori su počeli da dobijaju na relativnom značaju. Kod manje razvijenih evropskih zemalja vrednosti neto migracija su više koncentrisane oko linije trenda što ukazuje da kod njih ne dolazi do slabljenja značaja kontrole korupcije za neto migracije.

Istraživanje uticaja vladavine prava na stopu neto migracija u Evropi u periodu 1996–2021. godine nedvosmisleno ukazuje na pozitivnu korelaciju između ovih promenljivih. Naime, linija trenda ima pozitivan nagib (Grafikon 5) tako da što je vladavina prava na nižem nivou, to su više negativne stope neto migracija, i obrnuto, što je kvalitet institucija na višem nivou (vrednost pokazatelja 4 i iznad) to su stope neto migracija više. Podaci iz Tabele 2 navode na zaključak da je efekat vladavine prava značajan sa vrednošću ocenjenog parametra uz ovu promenljivu od 3,734 za ceo uzorak. Time je potvrđena tvrdnja nove institucionalne ekonomije da vladavina prava ima značajan uticaj na neto migracije i ekonomski razvoj koji, kao što je prethodno istaknuto, takođe predstavlja faktor migracija (Głowacki i dr. 2021; Petrović, Brčerević i Šaranović 2020). Ova tvrdnja Istovremeno govori u prilog prve hipoteze budući da ukazuje na veći značaj kontrole korupcije u odnosu na prosečne plate kao faktora stope neto migracija.

Takođe se može uočiti da je pozitivan uticaj vladavine prava bio znatno izraženiji (preko dva i po puta) u zemljama izvan Evropske unije (6,349) nego u zemljama Evropske unije (2,488) čime se potvrđuje i stav druge hipoteze. To pokazuje da nedostatak vladavine prava predstavlja faktor sa jačim ograničavajućim delovanjem u evropskim zemljama koje su manje razvijene i da se u tim zemljama oseća jači uticaj na neto migracije. Drugim rečima, građani reaguju na nisku vladavinu prava emigriranjem u zemlje sa višim vrednostima ovog parametra, dok poboljšavanje ovog pokazatelja kod manje razvijenih zemalja ima značajan uticaj na smanjivanje emigriranja.

4 ZAKLJUČAK

U radu je istraživan značaj ekonomskih faktora migracija nasuprot neekonomskim, kao što su dobro upravljanje, vladavina prava i kontrola korupcije. Prema neoklasičnoj teoriji migracija, glavni pokretač migracija su razlike u ekonomskim mogućnostima u koje spadaju i bruto plate. S druge strane, nova institucionalna teorija ističe u prvi plan kvalitet institucija i upravljanja državom, kao faktore koji imaju izraženiji uticaj na stopu neto migracije od ekonomskih faktora. Istraživanjem je upravo i potvrđeno da ekonomska razvijenost nije ključni faktor migracija i glavni uzročnik migratornih kretanja, što je nekada bila osnovna pretpostavka. Razlike u platama nisu odlučujući faktor iseljavanja/useljavanja već upravljanje državom i institucionalna uređenost koje su merene indikatorima vladavine prava i kontrole korupcije.

U ovom istraživanju testirana je hipoteza da dobro upravljanje, kontrola korupcije i vladavina prava imaju snažniji uticaj na neto migracije od visine plata na uzorku od 48 evropskih zemalja u periodu 1996–2021. godine. Pored osnovnog uzorka hipoteza je testirana i na dva poduzorka koji su činile zemlje Evropske unije (EU-28) i evropske zemlje koje nisu članice Evropske unije (ne EU-20). Rezultati analize sva tri uzorka su potvrdili hipotezu.

Istraživanje je, takođe, obuhvatilo ispitivanje da li su pomenuti institucionalni faktori snažnije delovali u nerazvijenijim evropskim zemalja koje nisu članice Evropske unije ili u zemljama Evropske unije. Analiza je potvrdila hipotezu da dobro upravljanje i efikasnost institucija snažnije deluju na neto migracije u manje razvijenim evropskim zemljama (ne EU-20) u kojima su indikatori kvaliteta upravljanja i institucijalnog ambijenta na nižem nivou nego što deluju na neto migracije u 28 zemalja Evropske unije sa povoljnijim vrednostima indikatora dobrog upravljanja državom i kvalitetnijim institucijama.

Sprovedeno istraživanje pruža preliminarne procene u pogledu stepena značajnosti ekonomskih i institucionalnih faktora migratornih kretanja na području Evrope. Ono može da posluži kao osnova za dalju razradu ovih pitanja u smislu uključivanja drugih relevantnih objašnjavajućih varijabli, praćenjem isključivo tokova emigracije (umesto neto migracija), grupisanjem zemalja iz uzroka prema nekom drugom kriterijumu (EU-15; EU-12; Zapadni Balkan, Otvoreni Balkan, Centralna i Istočna Evropa), korišćenjem sofisticiranijih ekonometrijskih metoda.

Acknowledgments

Rad je napisan u okviru Programa istraživanja Instituta društvenih nauka za 2023. godinu koji podržava Ministarstvo nauke, tehnološkog razvoja i inovacija.

Data availability statement

Podaci su dostupni od autora na zahtev.

References

1. Aidt, T. S. (2003). Economic Analysis of Corruption: A Survey. The Economic Journal, 113 (491), F632–F652. https://doi.org/10.1046/j.0013-0133.2003.00171.x
2. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, 58(2), 277–297. https://doi.org/10.2307/2297968
3. Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of econometrics, 68(1), 29–51. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01642-D
4. Arif, I. (2022). Educational Attainment, Corruption and Migration: An empirical analyses from gravity model. Economic Modelling, 110, 105802. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2022.105802
5. Asteriou, D., & Hall, S. G. (2021). Applied Econometrics (4th ed.). London: Macmillan Education Limited.
6. Banzhaf, H. S., & Walsh, R. P. (2008). Do people vote with their feet? An empirical test of Tiebout's mechanism. American economic review, 98 (3), 843–863. https://doi.org/10.1257/aer.98.3.843
7. Black, R. W., Adger, N., Arnell, N. W., Dercon, S., Geddes, A., & Thomas, D. (2011). The effect of environmental change on human migration. Global Environmental Change, 21 (1), 3–11. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2011.10.001
8. Czaika, M., & Reinprecht, C. (2022). Migration Drivers: Why Do People Migrate?. U P. Scholten (Ed.), Introduction to Migration Studies – An Interactive Guide to the Literatures on Migration and Diversity (pp. 49–82). https://doi.org/10.1007/978-3-030-92377-8_3
9. Čudanov, M., Jovanović, P., & Jaško, O. (2018) Influence of the Public Procurement Procedure Type on the Duration of Public Procurement. Lex Localis-Journal of Local Self-Government, 16(2), 361–378. https://doi.org/10.4335/16.2.361-378(2018)
10. Głowacki, K., Hartwell, C., Karunska, K., Kurczewski, J., Botsch, E., Göhring, T. & Priesmeyer-Tkocz, W. (2021). The Rule of Law and Its Social Reception as Determinants of Economic Development: A Comparative Analysis of Germany and Poland. Law and Development Review, 14(2), 359–400. https://doi.org/10.1515/ldr-2021-0043
11. IOM (2022). World Migration Report. Geneva: International Organization for Migration (Migration report). https://publications.iom.int/system/files/pdf/WMR-2022.pdf
12. Jovičić, M., & Dragutinović Mitrović, R. (2018). Ekonometrijski metodi i modeli. Beograd: CID Ekonomskog fakulteta Univerziteta u Beogradu.
13. Kaufmann, Daniel., Kraay, Aart., & Mastruzzi, M. (2010). The Worldwide Governance Indicators: Methodology and Analytical Issues. Washington, D. C: The World Bank Group (Policy Research Working Paper No. 5430). https://ssrn.com/abstract=1682130
14. Li, Q., An, L., & Zhang, R. (2023). Corruption drives brain drain: Cross-country evidence from machine learning. Economic Modelling, 126, 1–51. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106379
15. Mauro, P. (1995). Corruption and growth. The Quarterly Journal of Economics, 110(3), 681–712. https://doi.org/10.2307/2946696
16. McCorquodale, R. (2010). The Rule of Law and Migration. London: British Institute of International and Comparative Law (Report). https://www.biicl.org/files/5066_rule_of_law_and_migration1.pdf
17. Mitterbacher, K. (2021). Motives for economic migration: a review. Graz: School of Business, Economics and Social Sciences (Working Paper 2021-07). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3947794
18. Nwabuzor, A. (2005). Corruption and development: New initiatives in economic openness and strengthened rule of law. Journal of Business Ethics, 59(1), 121–138. https://doi.org/10.1007/s10551-005-3402-3
19. Ortega, F., & Peri, G. (2013). The effect of income and immigration policies on international migration. Migration Studies, 1 (1), 47–74. https://doi.org/10.1093/migration/mns004
20. Ostojić, I., Petrović, P., & Nikolić, G. (2021). Neto međunarodne migracije: panel analiza ekonomskih determinanti. Stanovništvo, 59 (2), 83–106. https://doi.org/10.2298/STNV2102083O
21. Özden, Ç., Packard, M., & Wagner, M. (2017). International Migration and Wages. Revue d'économie du développement, 25, 93–133. https://doi.org/10.3917/edd.313.0093
22. Petrović, P., Brčerević, D., & Šaranović, S. (2020). Migracije s istoka na zapad Evrope – da li Srbija može da odoli naletima vetra? Ekonomika preduzeća, 68(1–2), 35–51. https://doi.org/10.5937/EKOPRE2002035P
23. Plotnikova, M., & Ulceluse, M. (2021). Inequality as a driver of migration: A social network analysis. Population, Space and Place, 28(8), 2–12. https://doi.org/10.1002/psp.2497
24. Schneider, F. (2015). Führt Korruption zu mehr emigration? IZA World of Labor, 192, 1–10. https://doi.org/10.15185/izawol.192
25. Simpson, N. (2017). Demographic and economic determinants of migration. IZA World of Labor, 373, 1–11. https://doi.org/10.15185/izawol.373
26. Spyromitros, E., & Panagiotidis, M. (2022.) The impact of corruption on economic growth in developing countries and a comparative analysis of corruption measurement indicators. Cogent Economics & Finance, 10 (1), 1–30. https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2129368
27. Tamanaha, B. Z. (2007). A concise guide to the rule of law. New York: St. John's University School Of Law (Research Paper No. 07-0082). https://ssrn.com/abstract=1012051
28. UNECE (2023). Gross Average Monthly Wages by Country and Year. Statistical Database. https://w3.unece.org/PXWeb2015/pxweb/en/STAT/STAT%2020-ME%203-MELF/60_en_MECCWagesY_r.px/?rxid=0806c85a-23f8-4249-a4d0-10980df459d1
29. UN (2023). Net Migration rate. Statistical Database. http://data.un.org/Glossary.aspx?q=Net+migration+rate+(per+1%2C000+population
30. WGI (2022). Worldwide Governments Indicators. Statistical Database. https://info.worldbank.org/governance/wgi/
31. World Bank (2023a). Net migration. Statistical Database. https://data.worldbank.org/indicator/SM.POP.NETM?locations=WF
32. World Bank (2023b). Total population. Statistical Database. https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL?locations=1W
33. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of econometrics, 87(1), 115-143. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8

Tabela A.1. Zemlje koje su uključene u panel uzorak

Albanija	Danska	Italija	Norveška
Andora	Španija	Kazahstan	Poljska
Austrija	Estonija	Litvanija	Portugal
Azerbejdžan	Finska	Letonija	Rumunija
Belgija	Francuska	Lihtenštajn	Ruska Federacija
Bugarska	Velika Britanija	Luksemburg	San Marino
Bosna i Hercegovina	Gruzija	Monako	Srbija
Belorusija	Grčka	Moldavija	Slovačka
Švajcarska	Hrvatska	Severna Makedonija	Slovenija
Kipar	Mađarska	Malta	Švedska
Češka	Irska	Crna Gora	Turska
Nemačka	Island	Holandija	Ukrajina