上升还是下降?职业流动与回流移民

原编者按:本研究关注海外移民经历对回流移民职业上升的影响。本研究使用埃及的数据,对比了返乡移民与非移民在同一个劳动力市场中的职业流动。我们使用了工具变量法、双重差分(DID)模型来控制内生性问题和移民选择。我们发现回流移民更有可能实现职业上升,但这只是对高教育程度的回流移民而言的。本研究强调,临时海外工作经历可以通过提高移民的受教育程度,抑制潜在的人才流失问题。

1.引言

对许多贫穷的发展中国家来说,高技能工人的移民是一个令人担忧的问题,跨国移民可能导致人才流失。然而,暂时性迁移为移民提供了提高人力资本、积累资产、学习新技能和知识的机会。当他们回到自己的祖国时,意味着人力资本和财政资本的回流。移民回流对原籍国来说是一次经济增长的机会,因为回流移民提高了生产力,促进知识传播。

以往有关跨国移民的研究着眼于比较回流移民与未迁移者的工资差异。他们发现,在发展中国家,回流的跨国移民有明显的工资溢价。

本文通过检验跨国移民与非移民的职业流动,研究跨国移民经历对职业上升的影响,并且控制移民的内生性以及选择性的问题。

该研究问题包括两个层面,一方面,海外工作经历可能会增加暂时性移民的人力资本,这样,在国外累计的人力资本可以帮助临时移民在回国时获得更高技能和更高的职位。然而,也有可能临时移民是由于目的地国家缺乏低层次劳动力驱动,这样的话,跨国移民经历是否会增加人力资本以及促进职业上升就是有疑问的了。临时跨国移民是否可以促进原籍国的经济发展以及提高人力资本是一个有待研究的问题。

2.埃及移民背景与数据

2.1埃及移民

1970年代,随着国际油价暴涨,海湾国家劳动力缺乏,埃及劳工大量迁入伊拉克、沙特阿拉伯以及其他海湾国家。1980年代与1990年代,由于大量廉价的亚洲劳工的迁入,埃及劳工更多地迁入希腊和意大利。埃及海外移民的特点是临时性,他们大都在迁移4-5年,获得了一定的资本之后回国。

2.2数据

本研究使用的数据来源于2012年的埃及劳动力市场调查(ELMPS),调查的内容涉及就业、失业、就业动态、收入等内容,包含大量有关教育、人口迁移、移民以及创业等信息。埃及劳动力市场调查于1998年、2006年和2012年进行了三次调查,我们选择了第三次的调查数据。ELMPS2012包含12,060个家庭样本和49,186个个人样本,追踪了1998和2006年调查的所有样本,并新增了2000个家庭样本。此外,我们追加了一个回流移民模块,调查15-59岁间在国外生活了6个月以上的回流移民。

本研究主要关注于1980同期群,即在1980年代获得第一份工作的个体,同时也利用其他年代的同期群来验证该结果的稳健性。我们选择2010年,而非2012年时的工作与第一份工作进行对比,目的是为了避免2011年埃及1·25革命的影响。由于1980同期群中只有3.6%的女性,因此我们只关注男性群体。1980同期群包含956个非移民以及304个移民样本。

2.3.职业等级与职业流动

我们根据isco-88职业编码把职业划分为5个类别:农业、低技能蓝领、高技能蓝领、低技能白领、高技能白领,它们的排名分别是1-5。

相对于非移民,回流移民的第一份工作更有可能是高技能蓝领和低技能白领,而他们在2010年时的工作更有可能是高技能白领。我们构建了一系列变量描述职业流动。职业流动程度是一个取值为-3到4的定序变量。职业上升是一个虚拟变量,如果样本在2010年的职业等级高于其第一份工作,则取值为1,反之取值为0。职业下降也是虚拟变量,其取值与职业上升相反。职业固定同样是虚拟变量,如果样本的两份职业等级相等,则取值为1。与非移民相比,回流移民的职业流动更多且更容易实现职业上升。

在1980同期群中,回流移民的职业上升率高于非移民,实现职业上升的回流移民中,61%的样本的第一份工作是高技能蓝领和低技能白领,而实现职业上升的非移民中,57%的样本第一份工作从事农业或低技能蓝领。

3.实证方法

3.1模型说明

我们使用Probit模型、线性概率模型以及有序Probit模型来验证回流移民对职业流动的影响。


Y是职业上升。在有序Probit模型中,Y是一个定序变量,根据职业上升的级数分别等于0-4。Returnee是一个虚拟变量,1表示样本曾经在国外工作,且在2010年之前回到埃及;1表示从未移民。X表示个体或家庭的特征。个体层次的特征包括:1980年时的年龄及其平方、受教育水平、个人地区的5个虚拟变量。家庭层次的特征包括父母的受教育水平。Z是1980年代第一份工作的特征:行业、经济活动以及合同签订率、保险缴纳率。

3.2修正选择估计(selection-corrected estimations)

本研究面临两项挑战,一些未被观察到的个体特征可能会同时影响迁移的可能性与职业的选择。为了解决这个内生性问题,我们使用了工具变量法,引入了经通胀调整后的历史石油价格,即1980年代同期群和1990年年代同期群分别在26岁和25岁(两个同期群的平均年龄)时的石油价格。为了评估稳健性,我们还引入了两个同期群平均年龄前一年和后一年的石油价格。结果显示,该回归是稳健的,工具变量与内生变量高度相关,石油价格每增长1美元,回流移民的可能性增加2%。我们把工具变量纳入Probit模型、线性概率模型以及有序Probit模型,来估计职业上升。


第二个方法论问题是移民的非随机选择问题,移民与非移民的一些未被观察到的差异可能会影响模型的结果。因此我们提出了修正选择估计(selection-corrected estimations),使用双重差分(DID)技术。


Y是个体在t时间的职业地位,取值为1-5。Returnee是一个虚拟变量,如果个体是回流移民,则取值为1,如果是非移民,则取值为0,这样就在处理之前区分了处理组与控制组。2010是一个虚拟变量,如果是1990和2000年代,则取值为1,如果是1980年代,则取值为0。我们关注的系数是β3,它乘以处理变量与时代虚拟变量的交互项。双重差分(DID)估计是指,基准时代和其他时代回流移民平均职业等级的差异,减去同一时期非移民的平均职业等级的差异。它排除了处理组与控制组所有未观察到的时间不变性差异。


我们还使用了双重差分匹配技术,控制那些观察到的特征以及未观察到的时间不变性异质性。首先,我们估计样本移民的倾向性得分以及可能性,考虑到上文提到的协变量,选择Logit模型。我们以此可以把倾向性得分相同的回流移民与非移民配对。其次,在实现配对的基础上,把倾向性评分技术与双重差分估计结合。


4.回流移民对职业上升的影响

首先在控制个人和家庭以及第一份工作特征的基础上,验证方程1。结果发现(表8),回流移民对职业上升有正向且重要的影响。在Probit模型、线性概率模型中,回流移民实现职业上升的可能性比非移民高近9%。使用工具变量,控制了潜在的移民的非随机性及样本选择问题之后,IV-Probit模型中的系数是Probit模型的四倍。标准Probit模型的结果显示了修正选择估计的下限。在IV-有序Probit模型(表9)中,回流移民职业下降或不变的可能性比非移民低6%,有趣的是,回流移民更有可能实现职业的跳跃式上升。



我们增加了修正选择估计(表11),利用双重差分(DID)来评估职业流动,无论是否考虑迁移的目的地,双重差分(DID)估计都是正向且显著的,迁移目的地是非石油输出国的双重差分估计量是迁移目的地为石油输出国的2倍。


然而,需要注意的是,我们控制的选择是对移民的选择而非对移民和回流的双重选择,如果移民是积极选择而回流是被动选择,那么我们的估计是移民对职业上升影响的上界。OLS模型提供了下界,IV-Probit模型和双重差分估计是上界。

5.机制:谁实现了职业上升?

5.1受教育程度

高学历和低学历的回流移民是否都可以从移民经历中获利并增加人力资本?学历高的回流移民更早获得第一份工作,且职业地位高于学历低的移民。而回流之后,受教育程度高的移民的职业地位同样高于受教育程度低的移民。受教育程度高的移民比受教育程度低的移民实现职业上升的比例高23%。

为了探索海外工作经历的作用,我们构建了职业流动矩阵。我们调查了在埃及获得第一份工作的移民的首份工作与移民时期的最后一个工作以及目前的工作,形成了两个矩阵(表14)。28%的移民在移民时期最后一个工作时实现了职业上升,16%职业下降。而对比移民时期的最后一个工作与目前的工作,36%的回流移民实现了职业上升,而12%职业下降。


对于在国外获得第一份工作的移民而言(表15),与他们的首份工作相比,65%的移民目前实现了职业上升,而只有9%职业下降。


因此,总体而言,证据表明高教育程度的移民人力资本增强。

为了控制上文中提到的挑战,我们使用了多个模型。我们根据受教育程度的高低,把样本分成两类,使用线性概率模型和IV-回归模型验证回流移民对职业上升的影响(表16-PanelA)。结果显示,只有较高受教育程度的移民更有可能实现职业上升。


5.2迁移时间

我们根据迁移时间是否长于平均迁移时间,把样本分为两组,把这两组回流移民与非移民进行对比,估计迁移时间对职业上升的影响(表16-PanelB)。我们还根据回国的时间是否长于平均回国时间,把样本分为两组,做同样的估计(表16-PanelC)。

结果发现,对于迁移时间长于与短于平均迁移时间的两组移民而言,迁移对职业上升的影响是相似的。但是,迁移对回国时间长于平均回国时间的移民的影响要大于对回国时间更短的移民的影响。

6.稳健性检验

为了检验以上结果的稳健性,我们使用了1990年代同期群,即在1990年代获得第一份工作,且当时15岁以上,在2010年65岁以下,且目前在埃及工作的男性。我们使用上文提到的四个模型检验了回流移民对1990年的同期群职业上升的影响(表17)。结果发现,在Probit模型中,回流移民比非移民实现职业上升的可能性大13%。在IV-Probit模型中,这个可能性是Probit模型的两倍。双重差分和双重差分匹配模型同样验证了上文结果的稳健性。


为了进一步检验稳健型,我们还排除掉了那些第一份工作的职业等级是5的样本,因为这些个体不可能实现职业上升,仍然证明上文的结果是稳健的。

我们还关注了那些2010年年龄在55-60岁之间的群体,同样发现上文的结果是稳健的。

7.结论

总之,跨国移民经历仅显著增加受教育程度高的回流移民职业上升的可能性,此外,回国的时间以及移民的时间都对职业上升有积极作用。本研究说明对于欠发达国家而言,暂时性的跨国移民并不意味着人才流失,较高受教育程度的移民临时的国外务工经历可以提升他们的技术,进而实现人才流入。

文献来源:
Nelly El-Mallakh and Jackline Wahba. Upward or Downward:Occupational Mobility and Return Migration. Economic Research Forum Working Papers,2016.

※ 本文源自微信订阅号【社论前沿】(ID:shelunqianyan),文献整理:孙惠夏。原文链接请点击本行文字,转载敬请直接联系原出处。

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