2007年-世界发展银行全球_Measuring_International_Skilled_Migration_6页_90kb

报告摘要

本文由 Michel Beine、Frédéric Docquier 和 Hillel Rapoport 共同撰写，提出了一种新的方法来衡量国际高技能移民，通过控制移民的入学年龄来更准确地识别那些在本国接受高等教育的移民，从而改进“人才流失”（brain drain）的测量。

传统定义的局限性：现有数据集通常将高技能移民定义为具有大学或高等教育背景的外国出生者，但未区分其教育是否在原籍国或目的地国获得。这种定义可能导致测量结果过于宽泛或狭窄，取决于研究目的。
入学年龄作为替代指标：作者使用移民的入学年龄作为教育获取地点的代理变量。假设移民在较早年龄（如12岁、18岁、22岁）离开原籍国，意味着他们可能在原籍国接受教育，而较晚年龄则可能意味着教育在目的地国获得。
数据来源与覆盖范围：基于OECD国家的普查和登记数据，这些数据覆盖了77%的高技能移民。其余23%的移民年龄结构通过简单的引力模型进行估算，以确保整体样本的代表性。
引力模型的应用：模型用于估计不同国家间高技能移民的年龄结构。模型变量包括：
- 接近性变量：如经济差距（通过GDP比率）、地理距离、语言距离和殖民关系；
- 原籍国特征：如民主指数和教育支出；
- 目的地国特征：如社会支出、教育支出和移民开放程度；
- 时间固定效应：用于控制移民政策的变化趋势。
修正后的脑力流失率：通过排除在特定年龄前离开原籍国的移民，提出新的脑力流失率计算方法。这些修正后的率低于未控制年龄的原始率，但与原始率高度相关，且国家排名仅轻微变化。

数据来源：
- 1991和2001年澳大利亚、比利时、加拿大、丹麦、法国、希腊、新西兰和美国的普查或登记数据；
- 数据覆盖77%的OECD国家高技能移民；
- 剩余23%通过引力模型估算。
模型变量：
- X_{if}^k：原籍国与目的地国之间的接近性变量；
- Z_i^k：原籍国特征，如民主指数和教育支出；
- W_f^k：目的地国特征，如社会支出和移民政策开放度。
结果：
- 修正后的脑力流失率（m_i^J）与未修正率（m_i^0）之间的相关性极高（R²值达0.9966）；
- 修正后的率低于未修正率，但国家间的脑力流失强度排名变化不大；
- 该方法提供了更精确的高技能移民测量，有助于更准确地评估人才流失对原籍国的影响。
结论：
- 修正后的脑力流失率虽较低，但与原始数据高度一致；
- 这表明近期关于人才流失影响的研究结果可能对修正或未修正的高技能移民率具有鲁棒性；
- 建议未来研究采用更精确的年龄结构数据来提高分析的准确性。

Adams, R. (2003). International Migration, Remittances and the Brain Drain: A Study of 24 Labor-Exporting Countries.
Beine, M., F. Docquier, and H. Rapoport (2001). Brain Drain and Economic Growth: Theory and Evidence.
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