다른 가능한 관련 흥미로운 통제 변수에 대한 데이터는 사용할 수 없었으므로 포함하지 않았습니다.첫째, 불행히도 법적 지위별 이주민 분포에 대한 데이터는 지역 수준에서 사용할 수 없었고, 이로 인해 이 관련 정보를 통제할 수 없었습니다(' 두 지역 구성의 국가 수준 통합 정책 ' 섹션 참조).우리는 다양한 유형의 법적 지위 분포가 도시와 농촌 환경에 따라 다르기 때문에 국가 수준 데이터를 포함하지 않았습니다(Grubanov-Boskovic et al., 2017 ; OECD, 2018 ).둘째, 최근 이주민의 비율도 정책 결과에 영향을 미칠 수 있지만, 지역 수준에서 이 정보에 대한 데이터는 사용할 수 없었습니다. 분석 전략 우리의 분석 전략은 두 단계로 구성되었습니다. Caponio와 Pettrachin( 2021 ) 의 접근 방식에 따라 , 우리는 먼저 다양한 특성을 기반으로 한 지역 구성의 유형을 만들고 다양한 지역 상황에 대한 세련된 다차원적 개념화를 제공하고자 했습니다(한 차원/특성에 초점을 맞추는 것이 아님). 이를 위해 우리는 클러스터 분석을 사용했는데, 이는 사례, 즉 기록 또는 단위(여기서는 NUTS-2 지역)를 상호 배타적인 그룹(클러스터)에 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 우리는 다음과 같은 선택된 지역적 특성을 기반으로 클러스터 분석을 실행했습니다. PPS의 GDP; 순이주율; 총 인구; 외국에서 태어난 사람의 비율; RCI. 도시화 정도는 범주형 지표이고 클러스터 분석은 메트릭 지표만 허용하기 때문에 클러스터 분석에 포함되지 않았습니다. 그룹 구성원은 일부 속성을 공유하므로 동일한 클러스터의 사례 간에는 연관성 정도가 강하고 다른 클러스터의 사례 간에는 연관성 정도가 약합니다. 그 결과 분류는 정책 관련 통찰력을 제공하고 통합 결과의 해석을 도울 수 있는데, 이는 지역적 특성과 통합 결과 간의 연관성을 보여줄 수 있기 때문입니다. 클러스터 자체는 지역 분류의 정의에 기여하거나 심지어 지역 그룹을 설명하는 모델을 제안할 수도 있습니다. 이런 식으로, 우리는 이전 연구에서 이주자 통합 결과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 식별한 지역 수준의 특성에 따라 지역을 그룹화하기 시작했습니다. 강남달토 강남레깅스룸 그린먹튀 그린먹튀 그린먹튀 호치민불건마 무료스포츠중계 라이온티비 축구중계 솔랭배팅 롤토토 iswix 미국결혼비자 무료웹툰 모음 흥신소 먹튀검증 먹튀검증사이트 탑플레이어 머니상 구글상위노출 카지노api 구글 백링크