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文献来源：
Prato, M. (2025). The global race for talent: Brain drain, knowledge transfer, and growth. The Quarterly Journal of Economics, 140(1), 165-238.
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引言
发明家的移民如何影响国际人才配置、知识扩散和生产率增长？为本文构建了一个新颖的两国创新驱动内生增长模型。在该模型中，异质性发明家进行创新、相互学习，并做出动态的移民和回国决策。移民与来源国和目的地国的个体互动，在两国国内和跨国之间传播知识。
利用专利数据构建了一个关于美欧走廊发明家移民的微观层面数据集，量化这一框架：(i) 总移民是不对称的，表现为从欧盟到美国的人才流失（净移民）；(ii) 移民后，发明家的专利产出每年增加33%；(iii) 移民在移居后仍继续与来源国的发明家合作，尽管合作频率降低；(iv) 移民的生产率增益会外溢给其在来源国的合作者，当其共同发明人移居国外后，这些合作者的专利产出每年增加16%。
为外国人和回国移民减税以消除人才流失的政策，会增加欧盟的创新，但会减少美国的创新和知识溢出。前一种效应在最初25年内占主导地位，使欧盟的生产率增长提高3%，但后一种效应在长期内占主导地位，使增长率降低3%。在移民政策方面，将美国H1B签证计划规模扩大一倍，长期内会使美国和欧盟的增长率都提高4%，因为这能将发明家配置到他们能产生更多创新和知识溢出的地方。
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数据与测度
实证分析使用了两个主要的专利和发明家数据来源：Miguelez and Fink (2013) 关于发明家移民模式的数据，以及 Coffano and Tarasconi (2014) 的去重发明家数据。
Miguelez and Fink (2013) 关于发明家移民模式的数据是从专利合作条约下提交的专利申请中包含的信息中提取的。PCT 是由世界知识产权组织管理的一项国际条约，为寻求国际专利保护提供了便利途径。PCT 数据覆盖了约 54% 的国际专利申请。个人只有在是 PCT 成员国国民或居民时才能提交 PCT 申请。因此，PCT 申请具有记录大多数专利的发明人居住地和国籍的独特特征，以验证申请人的资格。由于记录了国籍，这些数据提供了移民的综合度量，用来量化总移民流量。然而，Miguelez and Fink (2013) 的发明家移民模式数据仅在国家级可用，并且不允许观察单个专利，因此转向 Coffano and Tarasconi (2014) 的数据，以个体层面的观察来丰富分析。
Coffano and Tarasconi (2014) 的去重发明家数据涵盖了 1978-2016 年期间向欧洲专利局提交专利的发明家。这些数据包括专利号、对专利做出贡献的所有发明家的姓名和地址、拥有专利所有权的受让人的姓名和地址、专利的技术类别，以及专利上列出的对先前工作的所有引用。值得注意的是，去重数据能够识别同一发明家在不同专利申请中的身份，即使地址不同。
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研究发现
本文记录了四个主要发现：
(i) 欧盟和美国之间的移民流动是不对称的：美国表现为净移民（人才流入），欧盟表现为净移民（人才流失）。
(ii) 移民在移民后往往变得更有生产力。
(iii) 本地人和移民的合作网络是异质的，移民在移居后继续与来源国的发明家合作。
(iv) 在共同发明人移民后，本地发明家往往变得更有生产力。
3.1欧盟与美国之间的移民流动
基于 PCT 数据的欧盟和美国的移民流动如图 II 所示。A 面板显示了在美国，移民提交的专利占所有美国本地人提交专利的份额。B 面板显示了移民提交的专利占其来源地本地专利的份额。
移民流动在很大程度上是不对称的。美国吸引了许多外国移民，输出的移民相对较少，从而经历了人才流入。另一方面，离开欧盟的移民多于到达的移民，导致人才流失。这种不对称性无论是在考虑美欧移民走廊，还是在考虑与世界其他地区的更广泛移民流动时都是成立的。
记录了总移民流动之后，文章转向个体层面的数据，以记录关于个体移民及其共同发明人的结果。探讨了总移民流动是否伴随着两个维度的间接效应：移民在移居后是否变得更有生产力，以及移民是否对本地人产生正溢出效应。
3.2 移民生产率的演变
移民创新活动的演变通过一个以移民时间为中心的事件研究法来记录，使用了双重差分设计。一个潜在的担忧是，发明家的生产率轨迹可能与普通发明家群体不同。为了解决这一担忧，文中将移民与一个安慰剂对照组进行比较，该对照组由在移民前看起来与移民相似、从未进行国际迁移、并且不是移民共同发明人的本地发明家组成，遵循 Jaravel, Petkova, and Bell (2018) 的方法。为了构建对照组，使用了一对一精确匹配方法，匹配标准包括来源国、样本中的第一年、移民时的累积专利申请数量以及移民时的工作经验。
图 III 的 A 面板显示了移民（实线）和安慰剂对照组（虚线）在移民年前后的年平均专利申请量。该图显示，在移民之前，移民的专利活动轨迹与安慰剂对照组相似，但之后增加了。
总体而言，这些发现表明移民在移居后倾向于变得更有生产力，美国移民比欧盟移民的生产率变化更大。美国发明家只有在抽取到足够大的外国生产率差异（使他们在欧盟更有生产力）以补偿他们放弃在美国（作为具有更高创新回报和更高人力资本的前沿经济体）获得的更好回报和学习机会时，才愿意移居欧盟。这些结果有助于校准移民相对于本地发明家的预期生产率增长。
3.3互动模式
移民通过访问不同的互动网络和获得更好的学习机会而从迁移中受益。图 IV 显示了在完整的 EPO 样本中，本地人和移民之间互动（共同发明关系）的分布。移民的互动网络与本地人不同，但未揭示移民的互动网络在迁移后是否发生变化，或者移民在迁移前是否已经具有与普通本地人不同的互动模式。
图 IV 提供的证据表明，移民的互动网络与本地人不同，但未揭示移民的互动网络在迁移后是否发生变化，或者移民在迁移前是否已经具有与普通本地人不同的互动模式。为了探索移民互动的动态变化，在移民发明家和安慰剂对照组样本上进行模型二回归。结果展示在表 II 中。这些结果提供的证据表明，移民在迁移后能够接触到不同的互动网络，但重要的是，他们在迁移后仍继续与来源国的发明家合作。
3.4本地发明家与移民的互动
本节调查了来源国移民的本地共同发明人的生产率动态，即探讨本地共同发明人在其移民合作者离开后的生产率动态。
图 V 的 A 面板显示了移民或其相关安慰剂发明家移民年前后，共同发明人年平均专利申请量的路径。该图显示，移民的共同发明人的专利申请轨迹在移民前与安慰剂组相似，但在移民后有所增加。随后使用模型一进行研究，B 面板显示了在共同发明人样本上使用模型一的估计系数结果。在移民离开年份之前，移民的共同发明人相对于安慰剂共同发明人的专利活动没有预趋势；移民离开后，移民的共同发明人每年提交的专利比安慰剂共同发明人多，这种效应在移民离开后长达五年的时间里持续存在。
进一步使用模型二估计，第 (1) 列表明在其相关发明人移民后的五年内，移民的共同发明人平均每年比安慰剂的共同发明人多提交约 0.35 项专利。第 (2) 和 (3) 列显示了欧盟和美国来源发明家子样本的结果。估计系数均为正且统计显著。即个体在接触到共同发明人的移民时，往往会变得更有生产力。
3.5量化分析
在量化分析部分，作者首先基于美国和欧盟的发明家微观数据，构建并校准了一个内生增长模型，成功复制了移民流动、生产率变化及知识溢出等关键实证特征。通过反事实模拟发现，知识转移对创新至关重要：如果完全切断发明家之间的跨国互动，欧盟的长期增长率将下降10%；而如果彻底禁止国际移民，则美欧双方的增长率均会降低6%。
在政策评估上，研究考察了两种典型干预。若欧盟通过减税彻底消除对美的人才流失，短期内（25年）可提升欧盟增长3%，但长期看由于知识溢出减弱，反而使欧盟增长率下降3%。相反，若美国将H1B签证规模扩大一倍，允许更多欧盟发明家流入，则两国长期增长率均可提高4%。这说明将人才配置到最具创新活力的前沿地区，能够通过强化知识溢出惠及全球。这些量化结果揭示了人才流动中配置效率与知识网络之间的复杂权衡。
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核心结论
发明家移民对来源国和目的地国的人才配置和创新具有积极和消极的影响。移民带来了宝贵的人才并传播了知识，但他们可能在来源国造成人才流失，并在目的地国挤占本地工人。为了捕捉这些多重效应，本文构建了一个基于创新的内生增长模型，该模型对移民决策、互动和知识溢出进行了微观基础研究。关键的贡献之一是将一个一般均衡宏观经济模型带入了一个主要是实证性的文献领域。
此框架适用于研究移民的全球影响。本文将模型与从专利数据构建的新移民数据集联系起来。实证结果表明，移民会迁移到他们最能发挥生产力的地方，并促进跨国合作，传播知识。定量模型将实证结果映射到对经济体创新能力的含义上：研究了欧盟为外国人和回国移民减税以消除人才流失的政策。这项政策的有效性取决于政策制定者的时间范围：在短期内，这项政策可以吸引外国发明家和回国移民到欧盟，并促进欧盟的创新、总生产率和工资。从长期来看，它可能增加也可能降低全球经济的增长率，这取决于对人才配置、知识溢出和技术扩散的总体影响。在移民政策方面，扩大美国 H1B 签证计划的规模可以提高美国和欧盟的生产率，因为它将发明家配置到他们最能发挥生产力和最能学习的地方，从而增加了对其他国家的知识溢出。
推文作者
王佳玄，浙江大学经济学院博士生，研究方向为数字贸易与知识创新。
Abstract
How does inventors’ migration affect international talent allocation, knowl- edge diffusion, and productivity growth? To answer this question, I build a novel two-country innovation-led endogenous growth model, where heterogeneous in- ventors produce innovations, learn from others, and make dynamic migration and return decisions. Migrants interact with individuals at origin and destination, diffusing knowledge within and across countries. To quantify this framework, I construct a micro-level data set of migrant inventors on the U.S.-EU corridor from patent data and document that (i) gross migration is asymmetric, with brain drain (net emigration) from the EU to the United States; (ii) migrants increase their patenting by 33% a year after migration; (iii) migrants continue working with inventors at origin after moving, although less frequently; (iv) migrants’ produc- tivity gains spill over to their collaborators at origin, who increase patenting by 16% a year when a co-inventor emigrates. I calibrate the model to match the em- pirical results and study the effect of innovation and migration policy. A tax cut for foreigners and return migrants in the EU that eliminates the brain drain in- creases EU innovation but lowers U.S. innovation and knowledge spillovers. The former effect dominates in the first 25 years, increasing EU productivity growth by 3%, but the latter dominates in the long run, lowering growth by 3%. On the migration policy side, doubling the size of the U.S. H1B visa program increases U.S. and EU growth by 4% in the long run, because it sorts inventors to where they produce more innovations and knowledge spillovers.
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