近年来,随着全球化进程的加快,国际留学活动日益频繁,来华留学生事业发展迅速。据留学中国官方统计,1999年中国接受来华留学生只有4.47万人,而2018年来华留学生数量达到49.21万,年平均增长率为13.45%[1]。根据OECD的数据显示,2012年中国已成为继美国、英国、法国、澳大利亚、德国、加拿大、俄罗斯、日本和西班牙这些传统留学国家之后的全球第十大留学国[2]。教育部2012年发布的《留学中国计划》进一步提出:“到2020年,全年在内地高校及中小学校就读的外国留学人员达到50万人次,其中接受高等学历教育的留学生达到15万人,使我国成为亚洲最大的留学目的地国家”[3]。2017年,我国即已成为世界第三、亚洲最大的留学目的地国,提前完成计划目标[4]。

与快速发展的来华留学生事业相比,中国的国际人口比例只有约0.04%。从全球平均水平来看,国际人口在全世界其它国家的比例是3%,发达国家是10%以上,发展中国家是1.6%,同为人口大国的印度的比例也达到0.6%[5]。2020年的《世界移民报告》显示,继印度、墨西哥之后,中国是2019年世界第三大国际移民来源国,居住于中国以外的移民人数为1070万[6]。这意味着每年我国有大量人口“走出去”,其中不乏各类高技术人才,而“走进来”的人口却远远低于世界平均水平,我国人才流失程度可见一斑。知识经济时代,科技是衡量一国核心竞争力的重要指标,高技术人才是各国争抢的稀缺人力资源,吸引全球高技术人才永久居留,以此补充流失的人才储备,是我国必须重视的课题。

结合我国蓬勃发展的来华留学生事业现状,吸引优秀的外国留学生来华接受高等教育,且毕业后长期留华工作,则是一种更为高效的“走进来”方式。与直接移民相比,通过接受高等教育进行移民对接收国有更多好处,如可以提前根据国情需要筛选优质生源,毕业后上岗可以缩短文化适应过程等。因而,如何根据来华留学生技术移民倾向,借鉴传统移民国家的相关政策,制定、完善我国的技术移民政策,是本文要研究的主要课题。

一、中国技术移民的发展历程

中国的技术移民政策始于1985年出台的《外国人出境入境管理法》及次年出台的相关细则,其中D字签证即为永久居留签证,但相关法规中关于受理机构、签证材料和签证条件等方面的规定不够明确,真正获批的人数极少。公安部与外交部于2004年联合发布了《外国人在中国永久居留审批管理办法》,进一步细化了永久居留制度,标志着绿卡制度在中国的正式实施。该实施办法将移民种类细化为投资移民、职业移民以及亲属团聚移民三类永居移民,相应的申请程序、申请条件、申请材料和受理机构也有较详细的说明,规范了外国人在中国永久居留的申请与审批工作,然而,该制度仍存在不足之处,因此并没有充分发挥其作用[7]。在此管理办法实施以前,中国共批准3000多人在中国永久居留。在实施这一管理办法7年之后的2011年,根据第六次人口普查数据,大约只有1700多名外国人获得了中国“绿卡”,即在1985—2011年26年中,只有不足5000人获得中国永久居留权,这与中国当时超过13亿的人口规模和数千万的海外移民相比,实属微不足道[8]。2012年6月30日,全国人大常委会推出了《中华人民共和国出境入境管理法》(以下简称《出境入境管理法》),并以此为基础颁布了《中华人民共和国外国人入境出境管理条例》对《出境入境管理法》进行了一定程度的具体化,但仅对外国人居留的有关事项做出了规定,而没有具体区分短期居留和永久居留,也没有对由短期居留到永久居留的转化做出说明[9]。

随着经济全球化进程的加快和中国经济的迅速发展,来华留学生数量迅速增加,对中国技术移民的需求也日益增长。为此,2016年国务院印发了《关于加强外国人永久居留服务管理的意见》,倡议“完善永久居留服务管理体制机制、设定灵活的申请条件、优化永久居留审批程序、明确永久居留资格待遇”等,鼓励“探索计点积分制等评价机制”,建立“符合国家发展战略的简明量化的指标评价体系”。在2016年一年时间里,公安部共批准1576名外国人在华永久居留,“绿卡”发放的数量大大超过2004年以来的年平均水平[10]7。2020年2月,司法部印发《中华人民共和国外国人永久居留管理条例(征求意见稿)》,旨在进一步完善外国人永久居留政策,吸引优秀外国人才来华工作。在中央的整体宏观规划的推动下,国际人才政策在中国各省份的发展形成了地方特色,各地针对实际需要,对中央的国际人才出入境政策进行了创新,形成了相互促进、统一性与多样性并存的局面[11]。由此可见,我国的技术移民政策制定虽然起步较晚,发展缓慢,但近年来已逐渐获得重视,有望加快建设进程,逐渐成熟完善。

二、基于Logit模型的数据与变量

1.数据来源

本研究以江苏省高校在读的来华留学生为研究对象。江苏省具备雄厚的教育资源,拥有51所大学,接纳了大量的来华留学生就读。自2016年以来,江苏省一直稳居中国留学目的地第三位,仅次于北京和上海,因而是研究留学生技术移民倾向的良好研究对象。本次调研使用问卷星平台,于2019年3月至2019年7月向十余所江苏高校的留学生随机发放问卷链接,调查对象主要来自于南京理工大学、南京航空航天大学、河海大学、中国矿业大学、南京大学、东南大学、中国药科大学、江苏大学、南京林业大学、江苏海洋大学等。经过筛选,共收到632份有效问卷。

2.变量设计

基于Logit模型的调查问卷包含三个部分:留学生相关因素、中国移民环境因素、移民财务因素等。留学生相关因素包括国籍、性别、年龄以及在中国是否有亲属;中国移民环境因素包括中国综合教育水平、留学高校排名、留学专业、留学层次、授课语言、中文学习难度、中文能力、中国的气候、申请学校效率等;移民财务因素包括留学生家庭收入、奖学金、留学花销、兼职机会和工作签证。

3.描述性统计

本次调研的统计结果显示如下:调研对象来自71个国家,其中亚洲国家占72%,非洲国家占21%,美国、欧洲和大洋洲等国家占7%;在性别方面,27%的调查对象为女性,出现性别不等现象可能为某些来源国男女受教育机会不平等的因素所致;在年龄方面,13%的调研对象年龄在20岁以下,46%在21至25岁之间,40%在26岁以上;家庭年收入方面分为三类,低收入(每年1万元或以下)占比27%、中等收入(每年1万至10万元之间)占比44%、高收入(每年10万元以上)占比26%,此外,有3%的调查对象未回答此问题;在就读高校方面,有31%的调研对象就读于“985工程”大学,88%就读于“211工程”大学(含“985”工程大学),12%进入其他大学;在学科方面,有56%的调研对象选择了理工科,21%选择商科和社会学科,23%选择其他专业;在学生属性方面,2%的调研对象是非学历生,98%的调研对象是学历生,学历生中的52%是研究生;来中国之前,47%的调研对象在中国没有亲属;在奖学金方面,42%由CSC奖学金资助,20%由所就读的大学提供,31%是自费生,7%由其他类型的奖学金资助;在授课语言方面,73%是英语授课,26%是汉语授课,其余1%为其他语言授课。

4.Logit模型设定与实证分析

本研究的因变量为离散选择变量,只有选择移民和不移民的二值模型。连接函数F(x,β)为逻辑分布(Logisticdistribution)的累计分布函数,则:

P(y=1│x)=F(x,β)=Λ(x′β)≡exp(x′β)(1+exp(x′β)   (1)Ρ(y=1│x)=F(x,β)=Λ(x′β)≡exp(x′β)(1+exp(x′β)   (1)

其中,X表示留学生移民倾向的解释变量,β表示系数矩阵。对于非线性离散模型,可以使用最大似然法(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)进行估计,那么第i个观测数据的概率密度为:

f(yi│xi,β)={Λ(x′iβ),若yi=1Λ(x′β),若yi=0   (2)f(yi│xi,β)={Λ(x′iβ),若yi=1Λ(x′β),若yi=0   (2)

取对数加总可得整个样本的对数似然函数:

数值求解此非线性最大化问题。事实上,对于Logit模型,估计几率比(Oddsratio)比估计边际效应更有经济学意义。记“y=1”的概率为p,则几率比为:

p1−p=exp(x′β)   (4)p1-p=exp(x′β)   (4)

就本研究而言,“y=1”表示移民,“y=0”表示不移民,如果几率比为n则表示移民的概率是不移民的n倍。

二值模型拟合优度的衡量方法,采用McFadden教授提出的“准R2”(PseudoR2),定义为:

PseudoR2≡lnL0−lnL1lnL0   (5)ΡseudoR2≡lnL0-lnL1lnL0   (5)

其中,lnL0为以常数项为唯一变量的对数似然函数之最大值,lnL1为原模型的对数似然函数之最大值。由于y为离散的两点分布,似然函数的最大可能值为1,最大似然函数的最大可能值为0,因此0≤PseudoR2≤1。

根据上述模型,我们用Stata对问卷数据进行了建模分析。我们单独估计了学生自身因素、中国移民环境因素和移民财务因素对移民倾向的影响,因版面限制,表1里只汇报了全因素估计结果。

本文首先单独估计学生自身因素、中国移民环境因素和移民财务因素,结果表明,中国综合教育水平和工作签证在1%显著性水平下显著。继而,本文将全部因素进行估计,发现中国综合教育水平和工作签证之外,性别、年龄、留学层次和中文水平也变为10%显著性水平下显著,表明学生自身因素、中国移民环境因素和财务因素均不能独立解释留学生的移民倾向,会有遗漏变量的问题,因此需将三组因素综合分析,才能较为准确地估计留学生移民倾向。同时,PseudoR2计算结果也表明,全因素Logit模型的拟合优度更接近1,因此其对数约接近0,也就是解释力更强。根据全因素Logit模型估计结果,在调研者中,女性移民倾向更大,是男性的1.67倍;年龄越大,移民倾向越大,26岁以上的留学生移民倾向是21～25岁留学生的1.47倍,21～25岁留学生移民倾向是20岁以下留学生的1.47倍;留学层次越高,移民意愿越强烈,非学历生移民倾向比本科生低43%,本科生移民倾向比研究生低43%;学习中文越难,移民意愿越低,学习中文时间每增加一年,移民的概率降低26%;中国综合教育水平越高,留学生移民倾向越大,几率比为0.6877,表明中国综合教育水平每下降一个档次,留学生移民的概率降低31%;工作签证给的越长,留学生移民倾向越大,几率比为1.7130,表明每增加一年的工作签证,留学生移民的概率约是不移民的1.71倍。

模型结果表明,留学生移民倾向与中文学习难度呈负相关关系,与中国综合教育水平、工作签证呈正相关关系,并且女性移民倾向更明显,年龄越大、留学层次越高移民意愿更强烈。

表1留学生移民倾向Logit估计结果

三、传统移民国家的技术移民政策

作为全球排名第一的移民目的国,也是技术移民制最早出现的国家,美国是国际人才竞争的最大赢家,这得益于其相对宽松灵活、层次多样的职业移民政策。美国移民法依照技能高低把职业移民分为五等优先,并从第一优先开始,顺次给予不同的优先程度和相应优惠政策。第一优先吸纳的对象是具有特优、特殊技能的人,杰出教授或研究人员,跨国企业经营管理人员;第二优先吸纳的对象是具有高学位(硕士以上)或特殊能力的专业人士;第三优先吸纳的对象是具有专业技术及非技术性劳工,尤其向美国雇主急需的人员倾斜[12]。此外,美国也是首屈一指的教育大国,其高等教育,尤其是研究生教育,吸引了全球大量优秀学生。美国的技术移民政策,对赴美留学生也具有较大吸引力:美国移民法为所有获得大学及以上学位的留学生提供为期一年的实习期(OPT),甚至于2016年将科学、技术、工程和数学专业毕业生的实习期延长至三年。三年内,这四个领域的毕业生不需要任何工作签证,只凭移民局颁发的实习工卡即可在美国合法工作。从具体情况看,大部分留学生在毕业后先找到工作,然后再通过雇主或自己独立申请人才移民[13]。

“积分入籍体系”(PointSystem)由加拿大政府于1967年开创实施,引发了其他国家的政策制定者的关注和效仿[14],如澳大利亚、新西兰等,甚至美国特朗普政府提出的新移民政策,也有意将现有移民制度改革为积分制。积分制与其他移民制度相比,有其独特的优越性,因而受到世界主流移民国家的青睐。第一,积分制具有较强的灵活性,可以根据国家经济发展对不同专业人才的需求以及劳动力市场的变化进行调整。第二,积分制具有较强的稳定性,合理避免了签证制度的频繁变化所带来的威胁以及临时雇用状态带来的不安全感。第三,积分制更有全局性,立足于人力资源的长远谋划和布局吸引高技能劳动力,而不是临时缓解劳动力市场的技能短缺。第四,积分制对申请者的选拔更为客观,利用一套统一、详细的人才选择评估体系,大大降低了移民官的自由裁量权[15]。

以采用“积分入籍”制的代表国家澳大利亚为例,2007年,澳大利亚就开始实施针对留学生的独立技术移民签证,允许留学生毕业回国前就提交技术移民的申请,毕业生技术移民签证有效期为一年半,在此期间,毕业生一旦满足永久移民的条件就可以获得永久居留权。澳大利亚现行的技术移民制度是自2012年开始实行的,主要有独立技术移民、政府提名和特区提名三类,如表2所示。

表2澳大利亚计点积分制技术移民制度规定

资料来源:由澳洲移民局官方网站(https://immi.homeaffairs.gov.au)相关内容翻译整理而来。

该制度显示澳大利亚政府最青睐25～32岁的移民申请者,学历水平越高,英语水平越好,工作经历越长则积分越高。值得注意的是,该制度在教育经历方面虽然没有只限定在澳大利亚取得学位的申请者,但澳大利亚学历可以获得额外的5分。澳大利亚通过政策改革使留学生教育与技术移民计划形成了更为紧密的联系,其特有的“留学—移民”模式吸引了全球大量留学生前往,促进了澳洲的国际高等教育事业的发展,也储备了一批优质的技术移民资源。

四、对中国技术移民政策的建议

近年来,由于全球化进程的加快,越来越多的国家开始制定自己的移民法,传统移民国家的相关法律制度已经相当完备,相较而言,我国的移民制度还处于起步阶段。因而,我们应该结合当前国际社会移民管理的最新趋势,立足于我国国情,制定出适合我国发展需求与现状的移民制度。

如上文所述,积分制具有一系列的优越性,是一种先进、成熟的评估申请人资格的体系,已被各国普遍采用。我国可以借鉴其他国家已完备的制度,在具体积分点和记分方式上进行调整,制定符合我国国情的移民积分制。选择留学生群体中的优秀者作为技术移民的人才储备,是一种相对更高效的方式,如美国的OPT制度与澳大利亚针对留学生的独立技术移民签证。我国也应该在制定移民政策时,尝试打通来华留学生获得永久居留资格的通道,建立类似于澳大利亚的“留学—移民”模式,以期留住优秀人才。本文在积分制的框架下,结合上文来华留学生移民倾向的实证研究结果,以提高优秀来华留学生的移民意向为出发点,尝试提出以下建议:第一,上文的实证研究结果显示,来华留学生移民倾向与中文学习难度呈负相关关系,对其汉语水平要求越高,其移民意愿越低。汉语不是国际通用语言,如将汉语水平的高低,作为我国技术移民积分制中的唯一语言标准,则会将很大一部分优秀人才阻拦在外。对于某些类型的稀缺人才,我们可以适当降低对其汉语水平的要求,或将国际通用语言英语纳入此类人才的积分内容。第二,年龄越大、留学层次越高,移民意愿越强烈,这一实证结果与我们想要吸引高层次人才的目标相符。因而在制定技术移民政策时,可以将年龄与学历标准适当调高,将26岁以上具有硕士及以上学位的留学生作为主要目标人群,给予较高的积分,增加我国技术移民积分制度的有效性。第三,由上文的实证研究结果可知,来华留学生移民倾向与工作签证呈正相关关系,这意味着留学生越容易取得工作签证,在华工作时间越长,在华永久居留的意愿就越强烈。2017年1月,人力资源社会保障部会同外交部、教育部印发《关于允许优秀外籍高校毕业生在华就业有关事项的通知》,规定了取得硕士及以上学位的外籍毕业生,且在毕业一年以内的,在符合相关条件的前提下,可以申请在华工作,就业证有效期首次为1年,期满后可继续聘用,期限不超过5年。此通知是我国移民管理政策的一大进步,自实施以来,吸引了不少优秀的外籍学生留华工作,然而这种有限定期限的工作签证,很大程度上动摇了外籍人才长期留华发展的决心。因而,在今后制定工作签证相关政策时,应优化申请程序,对格外优秀的申请者,可破例适当延长其工作签证的年限,以增强其留华工作的意愿。

在我国技术移民政策的制定过程中,还应格外注重公平原则。近几年关于来华留学生群体引发的一些社会事件,造成了不少社会舆论,国内群众对来华留学生管理方面的负面新闻一直处于较为敏感的状态。技术移民政策的制定旨在吸引全球高技术人才助力我国发展,在制定相关政策时不能以损害本国公民权利和公民意识为代价,避免造成永久居留外国人的“超国民待遇”,引发本国公民的排斥情绪[10]9。此外,技术移民政策制定时还应善用“配额制”。移民配额制是指移民接收国对移民数量和类别进行限制的制度,目前大部分移民国家都采用了这一制度,因而是各国移民政策的“晴雨表”和“调节阀”。我国是世界人口大国,长期实行控制人口的计划生育政策,与很多因出生率下降出现“用工荒”而大力发展技术移民的国家并不相同。因而在制定我国技术移民政策时应该充分利用“配额制”,在控制移民人数总量的前提下,最大限度地向高端、稀缺型人才倾斜,同时也可以利用该制度向我国的西部省份引流国际人才,使人才资源的分配更为均衡,利用更为充分。

参考文献：

[1]留学中国.为什么选择中国?[EB/OL].(2020-01-22)[2020-06-16].

[3]中华人民共和国教育部.留学中国计划[EB/OL].(2012-09-03)[2020-06-16].

[4]陈宝生.中国已成为世界第三､亚洲最大的留学目的地国[EB/OL].(2017-10-22)[2020-06-16].

[5]王辉耀,苗绿.中国留学发展报告[R].北京:中国与全球化智库,2014:51.

[7]刘国福.简论外国人在中国永久居留(中国绿卡)制度[J].河北法学,2008(3):51-57.

[8]本站记者.中国法律排斥外国来华移民[EB/OL].(2013-06-04)[2020-09-15].

[9]孙郝蕾.中美外国人永久居留制度比较研究[J].政法学刊,2019(3):122.

[10]张展新.中国“绿卡”的资格待遇问题:以本国公民社会权利演进为视角的分析[J].华侨华人历史研究,2019(1):10.

[11]董庆前.我国地方政府外籍人才出入境政策的创新与发展[R].北京:全球化智库,2018:139.

[12]李明欢.国际移民政策研究[M].厦门:厦门大学出版社,2011:390.

[13]刘宗坤,郑金连.全球人才竞争与美国人才移民政策的新趋势[R].北京:全球化智库,2018:271-272.

[15]黄海刚,连洁.国际高层次人才吸引的典型政策体系分析[J].复旦教育论坛,2019(5):78.

熊峰,巩雪,许艺瀚.基于Logit模型的来华留学生技术移民倾向研究[J].南京理工大学学报(社会科学版),2020,33(06):59-65.

基金:南京理工大学2018年度高教研究课题“‘一带一路’国家来华留学生勤工助学管理体系研究”､高校基本科研业务费专项资金项目“新一线城市海归就业创业满意度提升研究——以南京市为例”(项目编号:30920021201);2016年江苏省高校自然科学研究面上项目“基于亚模函数的D2D网络对异构移动数据卸载研究”(项目编号:16KJB510016).