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原文信息：Ran Abramitzky, Leah Platt Boustan, Ahmet Gulek, and Jens Hainmueller, "Long-Run Effects of H-1B Immigration on the U.S. Economy," NBER Working Paper 35560 (2026),

01

高技能移民如何影响雇用他们的行业，这些影响是否通过生产网络延伸到其他行业？而既有的企业和城市层面研究都只能看到部分影响。作者改用行业层面的政策暴露差异，不仅考察H-1B对直接雇用行业的影响，还追踪这些影响如何沿供应链扩散到其他行业。

作者首次对 H-1B 计划的长期影响进行了行业层面的因果估计，并利用1999—2004年间H-1B年度签证上限变化冲击进行识别。研究发现，第一，H-1B暴露提高了本国劳动者和既有移民的收入，且收益主要集中在非STEM职业。同时，H-1B暴露度每提高1个百分点，本土大学毕业生中非STEM劳动者的长期收入提高约1.2个对数点。此外，H-1B暴露并未直接增加相关行业的专利申请或后续引用。

笔者认为，本文最有趣之处在于，作者没有沿用高技能移民研究中的传统二元叙事，即挤出本土劳动者与促进专利创新。作者发现，H-1B移民的收益主要集中在与其执行互补任务的非STEM劳动者。这些结果进一步说明，高技能移民的受益者，可能是其非技术型同事乃至供应链下游行业，而其创新贡献也可能被传统专利指标低估。

2.1 H-1B制度及配额变化

H-1B项目由1990年《移民法》设立，允许美国雇主临时雇用从事“专业职业”的外国劳动者。申请岗位通常要求相关领域学士及以上学位。

项目最初每年配额为6.5万份。虽然H-1B属于临时签证，但持有人可以申请职业移民永久居留，因此它长期以来是美国高技能移民由临时身份转为永久身份的主要通道。1999—2004年间配额从6.5万份升至19.5万份、随后回落的政策变化，构成了本文因果识别的核心依据。

2.2 数据来源

H-1B filings data：1998年起六位数NAICS行业层面的新增H-1B签证数据，以及2009年起美国公民及移民服务局雇主数据库中的全部申请信息。

Census and ACS data：1980、1990和2000年人口普查5%样本及2001—2019年美国社区调查，用于区分本国出生者、既有移民、教育程度以及STEM与非STEM职业。

QCEW data：1990—2024年就业与工资季度普查数据，该数据覆盖约95%的美国就业。

Patent data and Input-output data：上市公司专利及其前向引用数据和1997年美国经济分析局基准投入产出表，用于构建供应链暴露。

2.3 暴露测量

作者首先计算1998—2000年各行业获得H-1B签证的平均份额，再将1999—2003财年相对于6.5万基准配额累计增加的49万份签证，按照该份额分配至各行业，并除以2000年行业就业人数L_i。

由此得到的暴露度指标表示：配额扩张预计使某行业就业增加多少个百分点。

图1展示了H-1B年度配额上限的变化。通过图(b)和(c)发现，头部签证赞助企业的流动性很大，但各行业的H-1B需求排序长期稳定，说明H-1B需求主要由行业的技能要求驱动。

作者利用 1999 年至 2004 年 H-1B 上限的变化进行了三项分析，包括对收入的直接影响、对专利的直接影响以及间接供应链溢出。

3.1 事件研究

式中，y_{it}表示行业i在年份t的结果变量，如本土大学毕业生的对数收入；E_i表示行业的H-1B暴露度；1(t=j)是年份虚拟变量；二者的交互项 E_i·1(t=j)用于估计不同年份的H-1B暴露效应。行业固定效应控制行业不随时间变化的特征，技能四分位和年份交乘固定效应，控制不同技能强度行业在各年份面临的共同冲击。

3.2 短期和长期效应

此式以2000年为基准，将事件研究公式中逐年估计的动态效应，压缩为政策后较早期和政策后较晚期，两个平均处理效应。beta_SR表示2001—2009年H-1B暴露度每提高1个百分点，结果变量相对2000年的平均变化。beta_LR则表示2010—2019年的相应长期变化。

3.3 供应链规范

为了测试 H-1B 效应是否通过生产网络传播，作者使用投入产出表构建了两种间接暴露的衡量标准。前向暴露 F_i衡量行业i的上游供应商受到多强的H-1B冲击，即冲击从高暴露供应商传向下游购买者；后向暴露 B_i衡量行业i的下游客户受到多强冲击。

3.4 合成控制

由于H-1B政策暴露度较高的技术密集型行业在政策实施前就增长得更快，普通双重差分会把IT繁荣等原有行业趋势误认为H-1B政策效应，因此作者引入合成控制进行净化。

4.1 H-1B提高劳动者收入

H-1B政策暴露提高了高暴露行业中本土劳动者和既有移民的收入，但收益主要集中在非STEM职业。这一分布说明H-1B劳动者主要通过任务互补提高行业生产率，而不是简单替代既有劳动者。

图2所示，以2000年为基准，分别考察四类既有劳动者：本土大学毕业生、本土非大学毕业生、既有移民大学毕业生和既有移民非大学毕业生。灰色虚线为普通OLS估计，蓝色实线为合成控制—双重差分估计。自2003年起，四类群体的估计系数在每一年均为正，说明H-1B政策暴露越高的行业，其本土劳动者和1998年前到达的移民，收入增长越明显。

图3所示，四类群体的收入收益普遍集中在非STEM职业，既有移民的收益通常高于本土劳动者，并在较晚时期进一步扩大。

4.2 收益沿供应链向下游传播

作者利用供应链冲击的传播方向来判断H-1B移民究竟主要带来生产率提升，还是仅仅增加劳动力供给。如果H-1B主要提高生产率，收益应由高暴露供应商向下游购买者传播；如果它只是增加劳动力供给，冲击则可能同时向前、向后传播。

图4(a)和图4(b)分别展示各行业的前向供应链暴露和后向供应链暴露与行业大学毕业生占比的关系，其中每个圆点代表一个行业，圆点大小对应2000年的行业就业规模，竖直虚线表示技能四分位组的边界。结果显示，在技能水平相近的行业之间，两种供应链暴露仍存在较大差异。

图4(c) 结果表明，前向暴露显著提高下游行业劳动者收入，相比之下，后向暴露在两个时期的估计值都与零没有显著差异，符合生产率收益沿生产网络逐步扩散的特征。

4.3 对创新的直接影响

为考察H-1B移民带来的生产率收益是否源于专利创新，作者绘制图5(a)分析专利数量，图5(b)分析专利的引用次数，两者均采用行业层面的事件研究。结果显示，2000年以后，无论是专利数量还是未来引用次数，估计效应都接近于零或略为负值，表明没有证据显示H-1B移民直接增加了高暴露行业的专利创新。

作者利用1999—2004年间H-1B年度配额上限先扩大至三倍、随后恢复的政策变化，研究高技能移民对美国各行业的长期影响。研究发现，H-1B移民总体上表现为一种生产率冲击，其收益主要源于不同任务和劳动者之间的互补，而非可专利化发明。

作者讨论了美国近期对H-1B新申请设置高额费用并收紧永久居留通道的政策变化。作者的估计意味着，这类限制可能压低直接暴露行业及其下游行业的生产率收益，并进一步放大签证持有人流动受限，所带来的资源配置扭曲。高技能移民限制的成本，可能远远超出直接赞助H-1B的行业。

研究也提醒我们，评估高技能移民政策不能只观察签证赞助企业或直接竞争岗位。H-1B的经济影响会跨越企业边界，并沿全国生产网络传导至下游行业。

推文作者：赵家明，深圳大学中国经济特区研究中心硕士研究生

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