Гипотеза (основная)
- Более слабая или менее поддерживающая политика интеграции повышает безработицу среди мигрантов, а повышенная безработица среди мигрантов в свою очередь увеличивает вероятность и интенсивность всплесков ксенофобии; политика интеграции может также иметь прямое влияние на ксенофобию независимо от безработицы.
Формализация (медиативная модель)
- Медиатор (уровень безработицы мигрантов):
$$M_{it}=a_0+a_1{P}_{it}+a_2{X}_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$$ - Исход (ксенофобия — уровень инцидентов/настроений):
$$Y_{it}=b_0+b_1{P}_{it}+b_2{M}_{it}+b_3{X}_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\nu }_{it}$$ - Тут $P_{it}$ — индекс политики интеграции в районе/земле $i$ в момент $t$, $M_{it}$ — безработица среди мигрантов, $Y_{it}$ — показатель ксенофобии, $X_{it}$ — вектор контролей, ${\mu }_i,{\lambda }_t$ — фиксированные эффекты.
- Косвенный эффект (медиативный): $IE=a_1\times b_2$. Прямой эффект: $DE=b_1$. Полный эффект: $TE=DE+IE$.
Альтернативная спецификация (взаимодействие)
- Проверить модерацию:
$$Y_{it}=\alpha +{\beta }_1{P}_{it}+{\beta }_2{U}_{it}+{\beta }_3(P_{it}\times U_{it})+\gamma X_{it}+\dots$$ где $U_{it}$ — безработица мигрантов; знак и значимость ${\beta }_3$ покажут, усиливает ли политика связь между безработицей и ксенофобией.
Данные и измерения
- Политика интеграции: индекс доступа к курсам языка, рынку труда, социальной помощи, жилищной политике (сверху по землям/мунципалитетам) — составить шкалу.
- Безработица мигрантов: регистрационные данные (Agentur für Arbeit), уровень безработицы среди лиц с мигрантским статусом.
- Ксенофобия: количество зафиксированных преступлений на почве ненависти (BKA), протесты/инциденты, опросные данные по враждебности (SOEP, Eurobarometer), объёмы антииммигрантских сообщений в соцсетях.
- Контролы: общий уровень безработицы, интенсивность притока беженцев/мигрантов, экономические шоки, демография, политический состав местной власти.
Идентификация причинности (предложения)
- Разница-в-разниц (DiD): использовать квази-эксперименты — внедрение или изменение интеграционных программ в одних землях и отсутствие в других; проверять предтренды (event study).
- Синтетический контроль для отдельных крупных земель, где была резкая реформа.
- Инструментальные переменные (IV): использовать экзогенные изменений финансирования по национальным правилам, судебные решения или временные квоты распределения беженцев как инструмент для $P_{it}$; для $M_{it}$ — локальные шоки спроса на труд (закрытие крупных работодателей) взаимодействующие с долей мигрантов.
- Панель с фиксированными эффектами и динамическими эффектами; учитывать проблемы с двухсторонними фиксированными эффектами (использовать современные подходы к ступенчатому лечению, напр. Sun & Abraham).
Тесты и проверки устойчивости
- Тест на предтренды (placebo leads), фальсификационные исходы (напр., преступность, не связанная с ксенофобией).
- Разные меры исхода (административные данные vs опросы vs соцсети).
- Медиана/квантильная регрессия, чтобы понять распределение эффектов.
- Кластеризация стандартных ошибок по территории; бейзлайн/расширенные контролы; разные лаги политики.
- Медиативный анализ с учётом возможной эндогенности медиатора (двухшаговый метод/IV для медиатора).
Гетерогенность и механизмы
- Разделить по типу мигрантов (по времени пребывания, стране происхождения), по урбанизации, по базовому уровню ксенофобии.
- Проверить, через что именно действует политика: трудовая интеграция (занятость, доходы) vs социальная интеграция (контакты, язык).
Оценка мощности (кратко)
- При планировании выборки можно использовать формулу:
$$n={\left(\frac{z_{1-\alpha /2}+z_{1-\beta }}{\delta /\sigma }\right)}^2$$ где $\delta$ — ожидаемый эффект, $\sigma$ — стандартное отклонение исхода, $z$ — квантиль нормального распределения.
Ключевые ожидаемые признаки результатов
- Если гипотеза верна: $a_1<0$ (лучшая интеграция снижает безработицу), $b_2>0$ (высокая безработица повышает ксенофобию), и значимый $IE=a_1{b}_2$; одновременно $b_1$ может быть значимым (прямой эффект) или близким к нулю (всё через медиатор).
Коротко о рисках и ограничениях
- Эндогенность политики; измерительная ошибка в индексе политики и данных о ксенофобии; необнаруженные общие факторы (omitted variables) — требуются строгие идентификационные стратегии и robustness checks.