人的自由流动是欧盟公民的权利工作和居住在欧盟任何国家。法律方面最资深成员国之间的自由流动(eu 15)已经逐渐演变,以及国家对之间实现。成立欧盟成员国(比利时、法国、德国、意大利、卢森堡和荷兰),自由流动的人成立于1958年。其他成员加入2000年之前(奥地利、丹麦、芬兰、希腊、爱尔兰、葡萄牙、西班牙、瑞典和英国)官员入境日期也实现了自由流动。人的自由流动原则,然而,直到1995年才正式成立,在申根协议。在这种背景下,最新的成员国(EU13)已经逐渐被授予自由流动后加入。这发生在2004年的大部分时间里them.1
虽然自由流动的人被广泛认为是背后的主要原因之一最近欧洲各国移民的增加,我们有一些特定的估计的影响。我们最近的研究(Rojas-Romagosa和博伦2018)估计的影响实现自由流动对两国欧洲各国移民的股票。这些估计提供有价值的输入在分析欧盟移民政策的变化。它们也可以被用于未来估计的经济影响在欧洲各国migration.2自由流动的人
欧洲各国的水平迁移
我们分析几个迁移数据库和选择使用的组合全球双边移民来自世界银行的股票数据库(2011)和联合国(2015)。结合时,数据库提供了在1960年和2015年之间迁移数据。这个数据库的长时间间隔为我们的分析是非常重要的,因为它允许我们覆盖人口自由流动的实现时期大多数欧盟members.3之间
图1说明了移民比重的15国的预测变化的数量和EU13 1960年,1990年和2015年的目的地。迁移股票在1960年到2015年之间增加了一倍多,从大约1000万移民到2000万年(酒吧比重的15国的预测变化和EU13之和)。是绝对和相对增加:欧洲各国移民的比例从不到总人口的3%到4.5%。
图1欧洲各国移民库存为1960、1990和2015年,出发地和目的地的地区
源:Rojas-Romagosa和博伦(2018)。
图1还表明,绝大多数的欧洲各国移民选择比重的15国的预测变化作为目的地。几乎所有的人们迁移的变化是由来自世界各地比重在欧盟迁移到15国的预测变化(注意,已经有近500万EU-13移民在欧盟15个成员国在1960年)。当看着起源的地区,欧洲各国移民比重之间更加平衡的15国的预测变化和EU13。例如在2015年,大约1000万名移民来自每个地区。
方法
我们采用一种结构重力模型来识别人的自由流动对迁移的影响在欧盟。我们的模型是基于规范化随机效用最大化模型的迁移,在最近的文献,估计两国移民的决定因素(Beine et al . 2016年)。特别是,我们包括country-time固定效果,可以考虑特定国家的变化,也会影响迁移流(例如,经济增长、失业率或内部政策变化)在原产国和目的地。
重要的是,我们还采用国家组合固定效应占双边定常观察到的和未被注意的迁移的影响因素包括地理和文化距离、语言、制度和法律的设置。这个的优点是我们可以单独的影响双边time-varyingfree运动的人从其他双边time-invariantdeterminants移民政策的实施。另一方面,当我们使用国家组合固定效果,我们无法区分其他定常指标的影响,如国家之间的收入差距,已发现的一个关键决定因素的迁移(Beine et al . 2016年)。最后,该计量设置还允许我们确定在欧洲组特定甚至国家的影响人们的自由流动的实现。
自由流动的人迁移的影响
我们的主要发现是,人的自由流动原则的实现,正如预期的那样,一个对两国欧洲各国移民股市正向且显著的影响。欧洲各国双边迁移股票平均增加28%后的实现人的自由流动。因为欧洲各国移民在1960年和2015年之间翻了一番(参见图1)我们的研究结果表明,自由流动解释移民总数的四分之一左右股票这一时期的变化。实现人的自由流动是一种解释欧盟内部迁移变化的主要因素。
图2估计百分比的影响人口迁移自由流动的股票不同的欧盟分组
笔记:“n。的代表与估计的影响。
来源:作者估计使用世界银行和联合国联合双边迁移数据库。
平均28%的估计是所有欧盟国家已经实现了自由流动。[4]换句话说,它提供的平均自由流动对迁移的影响股票,不管目的地或原产地国。然而,大量的移民欧盟内部异质性。分析欧盟差异,我们重新估计使用自由流动哑变量的子集。在图2中给出的估计比例影响人口迁移自由流动的股票不同的欧盟与设置。
我们发现,自由流动的影响比重较高(40%),15国的预测变化的目的地,而且没有显著的目的地是EU13时自由流动的影响。自由流动的影响比重在EU13 15国的预测变化迁移(48%)也比所有欧盟国家的平均水平(28%)。然而,令人吃惊的是,当一个EU13国家起源,自由流动系数并不显著。这是来自EU13国家的公民迁徙的结果远离其他EU13国家,反映在一个相对较大的和消极的自由流动系数EU13 EU13迁移(-54%)。因此,比重积极EU13 15国的预测变化效应是负EU13 EU13抵消,使平均EU13起源积极效果,但没有统计学意义。
比重另一方面,15国的预测变化作为起源有正向且显著的影响(35%),由于比重的估计显示公民自由流动15国的预测变化迁移到所有分区。特别是,最大的自由流动影响比重当移民是来自15国的预测变化EU13(162%)、比重虽然比重的15国的预测变化15国的预测变化效果非常接近平均水平(28%)。尽管如此,比重非常大的15国的预测变化EU13效果很难看到的,因为有一个相对较小的比重最初15国的预测变化流动EU13的股票。最后,移民和在非欧盟国家之间实现自由流动(冰岛、列支敦士登、挪威和瑞士)是积极和显著(47%,如图2所示)。这些结果健壮的不同规格和其他敏感性测试(更多细节见Rojas-Romagosa和博伦2018)。
自由流动的人占四分之一的迁移
我们估计自由流动的影响人们迁移的重要和占四分之一。其他迁移因素,如工资差距和距离(地理、语言和文化)是更重要的因素。特别是,工资差距解释迁移到老成员国比重(15国的预测变化)。我们的方法不能估计intra-EU27迁移造成英国离开欧盟,但它可以近似的影响这一决定移民在英国。
引用
Beine, M、S Bertoli和J F-H东湾(2016),“实践者”指南的重力模型国际移民”,世界的经济y39 (4): 496 - 512。
经合组织(2015),“数据库在经合组织移民和非经合组织国家(DIOC-E) 2010/11”,经济合作与发展组织
奥兹登,C, C R帕森斯M希夫和T L沃姆斯利(2011),“地球上的每个人都在哪里?1960 - 2000年全球双边迁移的进化”,世界银行经济评论25 (1):12-56。
Rojas-Romagosa、H和J博伦(2018),“估计迁移变化从欧盟的自由流动原则”,重点讨论文件385。
联合国(2015),“国际移民趋势股票:2015年的修订”,联合国数据库流行/ DB / MIG /股票/牧师。2015年,经济和社会事务部人口司。
尾注
[1]EU-13包括:保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、爱沙尼亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、马耳他、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克和斯洛文尼亚。
[2]此外,我们也估计的影响没有边框的加入申根区,这是不同的FMP和包括不同的成员。
[3]这些数据库的使用,另一方面,缺点是,它不提供额外的关于移民的特征信息,如年龄(或年龄),工作状态,和教育(或技能)的水平。特别是,我们不能孤立学生和孩子的工作年龄人口迁移的原因除了找到一份新工作。然而,比较数据库和其他迁移的细节(例如,经合组织,2015年),我们发现高相关性总人口和劳动年龄人口。
[4]参与没有边框申根区,相反,对两国股市没有显著的影响。这可以解释,因为提供的迁移动机FMP远强于那些颁发加入申根区,因此,应该有一个更大的预期影响迁移的股票。
