研究人员提出了一种用于估算国家间移民流动的新统计方法，采用所谓的伪贝叶斯方法。
他们的研究表明，移民率（定义为一次跨国迁移后至少停留一年）高于此前的认知，但同时also相对稳定，从1990年到2015年在全球人口的1.1%至1.3%之间波动。
此外，自1990年以来，约45%的移民已返回原籍国，这一估计远高于其他方法的结果。
移民远不止于离开的地方和最终定居的地方。
在日益拥挤的当今世界，人口迁移可能给基础设施和资源带来压力。准确的移民流动数据有助于政府规划并应对移民问题。然而，即使在发达国家，这些数据（如果有的话）往往也零散且错误频出。研究人员已开发出估算移民率的方法，但即便是其中最好的方法，也依赖于对大规模人口流动的不切实际的假设，所得出的移民率可能远低于实际水平。
研究人员在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上发表了他们的研究成果。华盛顿大学统计学与社会学教授、资深作者阿德里安·拉夫特里（Adrian Raftery）表示，更准确的移民估算最终将惠及移民及为其提供帮助的人。
“规划移民工作绝非易事，”拉夫特里说。“从医疗基础设施、训练有素的人员到小学，你都需要考虑——而政府依赖准确的人口估算来制定正确的规划和应对措施。”
更好的估算
各国通过入境口岸的移民申报表收集移民数据，但这些表格上的信息可能存在错误，而且往往无法收集人口学家准确衡量移民所需的各类全面信息。人口普查表格通常询问人们的出生地，却很少询问其迁移时间，而这些信息无法准确反映真实的人口流动规模。
“移民远不止于离开的地方和最终定居的地方，”拉夫特里说。“多年来，研究人员一直试图开发统计方法，以全面刻画全球人口迁移的图景。”
拉夫特里与其前博士生乔纳森·阿祖斯（Jonathan Azose）共同提出了这些新的移民率估算。阿祖斯是统计学的兼职助理教授，也是该论文的第一作者。他们通过融合其他方法的要素，将伪贝叶斯方法应用于移民估算，并将其估算结果与31个欧洲国家之间相对可靠的移民模型进行了校准。
阿祖斯和拉夫特里以一组可靠的移民数据检验了伪贝叶斯方法的准确性，发现其估算结果通常在三倍误差范围内，优于许多现有估算。
“就移民研究领域而言，这一准确度是一项重大改进，”阿祖斯说。“即便是来自欧洲国家的数据，单一移民流动的估算值也常常相差三倍或更多，取决于是由输出国还是接收国收集的数据。”
他们还发现，与其他方法相比，伪贝叶斯方法能够更准确地反映回流移民，即移民返回原籍国的情况。
“我们的估算显示全球移民流动规模更大，这在很大程度上是因为它表明回流移民远高于此前的认知，”阿祖斯说。
占人口的1.1%–1.3%
研究人员估计的移民率显著高于此前的方法：从1990年到2015年，每五年期间的移民人数在6700万至8700万之间。相比之下，一种广泛使用的替代方法只估算移民率的最低值，计算出每五年期间的移民人数仅为3400万至4600万。此外，虽然伪贝叶斯方法估算的移民总数从1990年到2015年有所增长，但同期移民率占全球人口的比例保持相对稳定，在1.1%至1.3%之间。
阿祖斯和拉夫特里还按移出、回流和过境移民对移民率进行了细分。过境移民是指移民在两个并非其出生国的国家之间迁移。总体而言，1990年至2015年间，超过60%的移民属于移出移民。过境移民占比从未超过9%。回流移民占移民总数的26%至31%，是其他移民估算结果的两倍多。回流移民的高比例随时间不断累积。从1990年到2015年，约45%的移民最终返回了原籍国。
“我们估算的回流移民率显著高于其他方法，但这一结果也有历史事实支持，”拉夫特里说。“例如，在1994年的卢旺达种族大屠杀期间，有超过一百万移民离开该国，但冲突结束后的三年内，大多数人都已返回。”
他们近期观察到的国家间最高移民率与当前的世界局势相符。例如，从2010年到2015年，从叙利亚移出的移民占前三大移出流动中的两项。
研究人员希望改进其方法，区分其方法所统计的难民与其他类型的移民。此外，他们还希望纳入社交媒体记录等非政府来源的数据，以提高估算的准确性，并开发预测未来移民的方法。
本研究获得了美国国立卫生研究院以及斯坦福大学行为科学高级研究中心的资助。
