发展中国家的人才流失外文翻译资料

英语原文共 26 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

发展中国家的人才流失

Freacute;deacute;ric Docquier, Olivier Lohest, and Abdeslam Marfouk

摘要：1990年和2000年按教育程度分列的国际移徙原始数据集用于分析发展中国家人才外流的决定因素。分析首先简单地将人才外流分解为两个倍增部分，即输出国的开放程度（以平均移民率衡量）和教育差距（以移民与本地人的教育水平衡量）。回归模型用于确定这些组成部分的决定因素，并解释技术工人移民的跨国差异。毫不奇怪，在与主要经济合作与发展组织（OECD）地区关系密切、与OECD国家有着共同的殖民地联系、将大部分移民送往有高质量选择性移民项目的国家的小国，人才外流现象十分严重。有趣的是，人才外流随着政治不稳定和起源地的分化程度而增加，随着当地人的人力资本而减少。

技术工人的国际移徙（所谓的人才外流）引起了相当大的关注。加拿大、德国和英国等工业化国家担心本国人才的移民，但文献中通常强调的是人才外流对发展中国家的有害后果。通过剥夺发展中国家最稀缺的资源之一人力资本，人才外流通常被视为对经济发展的拖累。然而，最近的理论研究强调了几种补偿效应，表明有限但积极的技术移民率可能对派遣国有利。然而，由于没有可靠的比较数据关于受教育程度的国际移民，关于人才外流的原因和后果的辩论基本上仍然是理论性的。

随着国际移民的迅速发展和相关政策问题的出现，国际社会必须做好准备，应对人才外流带来的重大挑战。评估技术工人移民的经济影响需要更好地了解国际移民的教育结构及其决定因素。

本文试图利用Docquier和Marfouk（2006）最近建立的按教育程度划分的移民存量和比率的新统一综合数据集，描述1990年和2000年发展中国家人才外流的分布及其主要决定因素。概括卡灵顿和德特拉吉亚切（1998）的开创性工作，他们的方法包括收集所有经济合作与发展组织（OECD）国家移民结构的人口普查和登记数据。首先，汇总这些数据可以评估从所有发展中国家到经合组织国家的移民数量（按教育水平）。在第二步中，将移民人数与派遣国同一教育群体中的本地人（此处定义为居民和移民）的人数进行比较，可以根据1990年和2000年的教育程度相对衡量移民率。

第一节介绍了关于人才外流的数据集，该数据集以受过高等教育的工人的移民率来衡量，并按收入群体和国家规模描述了发展中国家的平均人才外流情况。1990年至2000年间，经合组织国家的技术移民数量增加了64%。来自发展中国家（增长93%）的移民的增长更为强劲，尤其是来自非洲（增长113%）和拉丁美洲及加勒比（增长97%）的移民。尽管来自发展中国家的技术工人数量有所增加，但移民率略有下降。一开始看似悖论的现象可以用1990年至2000年间许多发展中国家教育水平的普遍提高来解释。然后将新的人才流失指标与之前的研究进行比较，展示它们如何解决许多重要的偏见来源。

第二节将人才外流分解为两个倍增的组成部分：开放程度（以本地工人的平均移民率衡量）和教育差距（以移民与本地人的相对教育程度衡量）。平均而言，开放性和教育差距之间存在负相关，这意味着高人才流失通常伴随着强渗透性或高教育差距，但不是两者都有。这就需要将人才流失分解为这两个部分，并研究其各自的决定因素。

初步的描述性分析揭示了数据中有趣的规律性。一方面，开放性受到国家规模的强烈影响：小国的平均移民率高于大国。另一方面，学校教育差距与学生的平均教育水平密切相关：贫穷国家的教育差距更大。各个目的地国家之间的双边教育差距各不相同，因此目的地选择会影响人才流失的强度。在其他条件相同的情况下，在小国和穷国，人才外流更为严重，他们将大部分移民送往有基于质量的移民政策的国家。

第三节使用普通最小二乘法和工具变量回归模型分析开放度和教育差距的决定因素。随着国家规模的缩小、当地人的人力资本和政治不稳定性的增加、殖民地联系的加强，以及与主要经合组织国家的地理距离的缩小，开放程度会增加。教育差距取决于当地人的人力资本、目的地国的类型（有或没有选择性移民计划）、距离和原籍国的宗教分化。人力资本的增加刺激了开放性，缩小了教育差距。第二个影响占主导地位：在其他条件相同的情况下，平均教育水平较低的贫穷国家的人才流失更严重。所有这些发现提高了对人才外流来源的理解。

一、关于技术移民的新数据集

该分析基于Docquier和Marfouk（2006）开发的新国际移民数据集。该数据集用于计算1990年和2000年发展中国家按教育程度分列的绝对和相对移民数据。首先，按教育程度计算每个国家的绝对移民存量。其次，这些数字表示为在派遣国出生的具有相同教育水平的总劳动力（包括移民）的百分比。

技术移民存量

原籍国提供的移民统计数据，如果有的话，并不能提供移民的真实情况（见Wickramasekera 2002）。只有通过汇总在许多接收国收集的统一移民数据，才能获取移民数据。关于移民来源和技能的详细信息通常可以从国家人口普查和登记处获得。Docquier–Marfouk数据集基于所有经合组织国家收集的数据。所有居住在经合组织国家的工作年龄（25岁及25岁以上）的外国人都被视为移民。t年来自技能s国家i的工作年龄移民总数用表示。

学校教育分为三个层次。低技能工人，受过初等教育；中等技术工人，受过中等教育；以及受过高等教育的高技能工人。人才流失被定义为高技能工人的迁移。

Docquier–Marfouk数据集特别关注数据的同质性和可比性。为此，做出了几种方法选择（详见Docquier和Marfouk 2006）。

• 考虑到工作年龄人口（25岁及以上）最大限度地提高了移民数据与来源国教育成就数据之间的可比性，并排除了大量临时移民以完成学业的学生。^[1]
• 将接收国的范围限制在经合组织地区，重点关注从发展中国家移民到工业国以及工业国之间的移民。虽然经合组织地区之外也存在人才外流，但根据从非经合组织国家收集的（不太详细的）人口普查数据，估计90%的高技能国际移民生活在经合组织国家。
• 在1990年至2000年期间保持接收国不变，可以随时间进行比较。因此，捷克斯洛伐克、匈牙利、大韩民国、墨西哥和波兰在1990年被视为接受国，尽管它们当时不是经合组织成员。经合组织的成年移民数量从1990年的4180万增加到2000年的5900万，技术移民数量从1250万增加到2040万。
• 主要基于外国出生人口而非公民身份的概念来定义移民，更能体现移民的决定，且具有时间不变性。绝大多数经合组织国家都有关于移民原籍国的信息，2000年有5210万移民（占总数的88.3%）。其余国家（意大利、德国、希腊、日本和大韩民国）使用公民身份信息。虽然外国出生的定义在各国之间并不完全具有可比性，但人们努力使这些概念同质化。
• 使用2000年24个国家教育成就的直接数据和三个国家（比利时、希腊和葡萄牙）劳动力调查的数据，后者提供了移民来源的不太详细信息，这意味着可以获得或估计代表5790万移民（占总移民的98.1%）的27个国家的教育结构。^[2]对于教育程度未被描述的移民，教育结构是从斯堪的纳维亚国家（冰岛）和经合组织其他国家（日本和韩国）推断出来的。

技术移民率

通过将移民存量与在来源国出生且属于同一教育类别的总人数（居民加上移民，两者加起来等于本地人）进行比较，得出相对移民量。计算人才流失占受教育总人数的比例可以更好地衡量当地劳动力市场的压力。因此，例如，15万熟练埃及人（占其受过教育的劳动力的4.5%）的移民对埃及劳动力市场的压力小于2500名熟练塞舌尔人（占其受过教育的劳动力的56%）对塞舌尔劳动力市场的压力。因此，移民率一词是指相对存量数据，而不是移民流量。

通过表示t年i国的居民人数，技能s（技能工人为s=b），技能移民率定义为：

(1)

评估需要关于原籍国工作年龄人口规模和技能结构的数据。联合国人口司提供了按年龄分列的人口数据。

使用国际人力资本指标将人口数据分为不同的教育群体。文献中可以找到基于教育程度和入学变量的几个来源。这些数据集存在重大缺陷。20世纪90年代发表的报告揭示了一些可疑的特征和不一致之处。由于世界各地教育制度的多样性，它们都面临着严重的可比性问题。有三个主要的竞争数据集可用：巴罗和李（2001），科恩和索托（2007），德拉富恩特和多梅内克（2002）。前两组描述了发达国家和发展中国家的教育结构。德拉富恩特和多梅内克只关注21个经合组织国家。

这些数据集的统计比较表明，德拉富恩特和多梅内克的信噪比最高。对于发展中国家来说，科恩和索托的set在增长回归方面优于巴罗和李的set。然而，科恩和索托的数据低估了许多发展中国家的官方统计数据。总的来说，科恩和索托预测，非洲和其他几个非经合组织国家的人力资本水平极低（许多非洲国家的高等教育比例低于1%）。^[4]巴罗和李的估计似乎更接近于从十几个国家获得的非洲人口普查数据。由于人才外流在非洲国家尤为重要，巴罗和李的指标在可用时会被使用。

因此，Docquier–Marfouk数据集依赖于de la Fuente和Domenech对经合组织国家的指标、巴罗和李对大多数非经合组织国家的衡量标准，并调整了Cohen和Soto对非巴罗和李国家的估计。对于没有可用数据的国家，采用入学率或人均GDP最接近的邻国的技能结构。这种方法很好地近似了人才流失率，与传闻证据基本一致。

发展中国家的人才流失

根据2000年世界银行收入分类，我们的分析区分了54个低收入国家、58个中低收入国家和40个中上收入国家。其中有三个群体特别感兴趣：小岛屿发展中国家、内陆发展中国家和联合国定义的最不发达国家。

表1概述了1990年和2000年按国家组分列的绝对和相对移民率。2000年，发展中国家占经合组织总移民的64.5%，占技术移民的61.6%，比1990年高出15个百分点。

大约四分之三的移民生活在三个最重要的有选择性移民政策的东道国之一（澳大利亚、加拿大和美国）。其中五分之一居住在欧盟15个成员国中的一个。这些百分比因原籍群体而异：小岛屿国家将许多移民送往有选择性的移民国家；最不发达国家和内陆国家向欧盟15国输送更多移民。这些目的地选择与地理距离和历史联系有关。大多数小岛屿国家位于加勒比和太平洋地区，因此向美国或澳大利亚和新西兰运送了许多移民。许多内陆国家位于非洲，与欧洲国家有着紧密的殖民联系。

在每一个群体中，技术工人在移民中的比例（发展中国家平均为33%）远高于技术工人在居民中的比例（平均为6%）。因此，技术移民率（平均7.3%）远高于平均移民率（平均1.5%）。这些平均水平掩盖了各州之间的强烈异质性。不丹、阿曼和塔吉克斯坦等国的人才流失率极低（低于1%），而格林纳达和牙买加的人才流失率超过85%。

从1990年到2000年，平均移民率从1.1%上升到1.5%。尽管技术移民的比例有所增加，但随着发展中国家总体教育水平的提高，技术移民率从7.7%下降到7.3%。

小岛屿发展中国家和最不发达国家的人才流失率最高，而大型和内陆发展中国家的人才流失率最低。撇开小岛屿经济不谈，撒哈拉以南非洲（13%）、拉丁美洲和加勒比（11%）以及中东和北非（10%）的平均人才流失率最高。

与以往研究的比较

Docquier–Marfouk数据集概括了Carrington和Detragiache（1998年、1999年）的工作，这是第一次认真努力汇编按教育水平划分的移民率统一国际数据集。Carrington和Detragiache利用1990年美国人口普查数据和经合组织国际移民的一般统计数据，对61个发展中国家的三种教育水平的移民率进行了估计。^[5]尽管他们的研究显然引发了关于技术移民的新辩论，但他们的估计存在重大缺陷：

• 按原籍国分列的移民人数来自美国人口普查数据和其他国家的经合组织统计数据。尽管人口普查数据提供了美国移民的准确情况，但经合组织的统计数据仅报告了主要原籍国（前10名或前5名原籍国）的移民数量。这导致对大量移民输出国的低估，这些国家的数据被汇总，并被视为“其他国家”入境的剩余数据三个经合组织国家（希腊、冰岛和土耳其）1990年的移民数据缺失，三个国家（墨西哥、波兰和斯洛伐克）在1990年后成为经合组织成员国，这一事实强化了这种少报偏见。
• 尽管许多国家人口普查都提供了基于出生国的数据，但经合组织根据公民身份对欧洲移民进行了分类。这是另一个少报偏见的来源，因为外国出生的人的数量通常比外国公民的数量高得多（例如，荷兰和瑞典的人数是外国公民的两倍）。
• 经合组织统计数据没有提供移民年龄的信息，因此无法隔离25岁及以上的移民。当目标是考虑技术工人时，这就引入了过度报告的偏见。
• Carrington和Detragiache将美国移民的教育结构应用于其他经合组织国家的移民。例如，假设前往荷兰的苏里南移民与前往美国的苏里南移民一样，分布在不同的教育类别中。由于美国的移民政策不同于其他许多国家，这一假设是高度试探性的，尤其是对于移民率较低的国家。

Docquier–Marfouk（2006）的研究收集了所有经合组织国家的人口普查、登记和调查数据，可以评估发展中国家的这些偏见的大小。一项比较显示，阿尔及利亚、摩洛哥、南非和普林西比、苏里南、突尼斯和土耳其等国的人才流失被高估了。卡林顿和德特拉吉亚切（1998、1999）以及亚当斯（2003）将在美国观察到的教育结构进行了转换，得出北非和土耳其受过高等教育的工人的移民率为35%到45

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[602636]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word