2007年-世界发展银行全球_Self-Selection_Patterns_in_Mexico-US_Migration___The_Role_of_Migration_Networks_28页_425kb

总结：墨西哥-美国移民中的自我选择模式：移民网络的作用

核心内容

本文探讨了移民网络在墨西哥-美国移民自我选择模式中的作用。研究发现，移民网络的规模会影响移民的教育水平选择，从而导致不同社区中出现不同的自我选择模式。在移民网络较小的社区中，教育水平越高，移民倾向越强，即正向自我选择；而在移民网络较大的社区中，教育水平越高，移民倾向反而越低，即负向自我选择。这一发现有助于解释近年来关于墨西哥移民是否正向或负向选择的矛盾结果。

主要观点

• 移民网络的作用：移民网络通过降低迁移成本（如提供信息、协助寻找工作、缓解信贷约束等）影响迁移决策，从而改变自我选择模式。
• 迁移成本与教育水平的关系：迁移成本随着教育水平的提高而降低，这使得教育程度较高的个体在有较强移民网络的社区中更可能选择不迁移。
• 自我选择模式的差异：在移民网络较小的社区中，迁移与教育水平呈正相关，而在移民网络较大的社区中，迁移与教育水平呈负相关。
• 理论模型：文章扩展了Chiquiar和Hanson（2005）的模型，引入了移民网络对迁移激励的影响，提出了两种自我选择模式的条件。

关键信息

教育与迁移的关系

• 在教育水平较低的社区中，迁移概率随教育水平的提高而增加，表现为正向自我选择。
• 在教育水平较高的社区中，迁移概率随教育水平的提高而减少，表现为负向自我选择。
• 这种差异源于迁移成本与教育水平之间的关系，以及移民网络对迁移成本的降低作用。

迁移网络的测量

• 迁移网络通过社区中15岁以上人口中曾迁移的比例来衡量。
• 分析仅限于那些在调查中至少有50户被访谈的社区，以确保数据可靠性。
• 由于移民网络可能与教育水平存在内生性，研究采用历史迁移率作为工具变量进行估计。

数据与样本

• 数据来源于1997年的墨西哥全国人口动态调查（ENADID）。
• 样本包括288个社区的55,848名男性，其中25,531名来自人口少于100,000的社区。
• 研究关注15至49岁男性首次迁移的情况，排除了重复迁移者，以更准确地反映初次迁移决策。

方法论

• 采用普通最小二乘法（OLS）和两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。
• 使用历史迁移率作为工具变量，以控制移民网络与教育水平之间的内生性问题。
• 控制变量包括个体特征（如婚姻状况、家庭头衔）和社区特征（如基础设施、教育文化）。

结果

• OLS估计显示，教育的线性项系数为正，二次项系数为负，表明教育对迁移概率的影响是非线性的。
• 2SLS估计进一步确认了教育与移民网络的交互项为负，且在人口少于100,000的社区中显著。
• 包含市镇固定效应后，交互项的显著性依然存在，但系数略有变化，说明结果稳健。

结构清晰点

• 理论框架：迁移被视为一种投资决策，基于净现值比较不同地点的收入流。
• 迁移成本模型：迁移成本随着教育水平和移民网络规模的增加而减少。
• 自我选择模式：根据迁移网络的规模，可以观察到正向或负向自我选择。
• 实证分析：通过ENADID数据和工具变量法，验证了理论预测。
• 稳健性检验：结果显示，教育与移民网络的交互项在多种模型设定下保持稳健。

结论

移民网络在墨西哥-美国移民自我选择模式中扮演了关键角色。它降低了迁移成本，特别是对低技能移民的影响更大，从而改变了不同社区中迁移与教育水平之间的关系。研究结果表明，迁移网络的规模会影响自我选择的方向，解释了近年来关于墨西哥移民是否正向或负向选择的矛盾证据。