曾经“南美梦”:来自19世纪阿根廷移民潮社会流动性的经验证据

2021-01-06 00:00:00

1853年,阿根廷宪法将吸引欧洲移民前往阿根廷领土定居作为国家的优先事项。在当时统治这个国家的精英们心目中,欧洲移民——特别是那些来自欧洲大陆北部的移民能够给广阔而又人烟稀少的阿根廷带来文明传播,使之成长为一个繁荣和自由的国家(Alberdi,1852)。在之后长达60多年的时间里,阿根廷从欧洲接收了620万移民,成为这一时期仅次于美国的第二大接收国。下图1描述了1857—1900年每年到达阿根廷的海外移民人数。1862年以前,每年到达的人数低于10000,但此后开始迅速增加。截止到1914年阿根廷第三次全国人口普查开始,人口从1869年的不到200万增长到800多万,其中海外移民数量占30%。

图 1 1857—1900年阿根廷每年移民数量

传统观点认为,19世纪的阿根廷是一个“机会之地”,能为欧洲移民提供一个很好的上升通道,但鲜有定量研究支持这一观点(Baily,1983;Conde,1979;Klein,1983)。已有的定量证据多基于官方公布的人口普查数据展开,然而这些数据仅含移民在某个时间点的可用经济信息,难以提供在该国如何进步的信息。

本文作者Santiago Pérez另辟蹊径,使用1869年、1895年阿根廷人口普查数据中的男性移民样本,根据姓名、出生年份等信息的相似性进行匹配,最终构造了含有6000名工作年龄的当地人、5000名移民以及18000名当地人和2500名移民下一代的样本数据。进一步,作者结合收入有关的多个历史来源信息对样本进行归类整理,将样本中个体的职业划分为白领、农民、熟练与半熟练技术工人、非熟练工人这4大类别展开分析。

首先,作者对比了当地人和移民的职业转换矩阵。以移民为例(见表1),矩阵中的元素代表了移民群体1869年初始从事的职业类别在1895年转换类别的比例。作者通过偏离主对角线部分——亦即发生了职业流动人群——的占比、以及在职业间流动的距离,来衡量两个时期移民和当地人的社会流动性。结果显示,移民的职业变动率高于当地人,并且表现出较高的向上流动性:到了1895年,移民中的非熟练工人已有73%的人脱离原职,而当地人非熟练工人发生职业升级的比例仅有64%;且脱离非熟练工人职业的移民多进入城市成为白领和技术工人,而当地人则以成为农民者居多。

表 1A 当地人的职业转换矩阵(1869、1895年)

表 1B 移民的职业转换矩阵(1869、1895年)

接着,作者构建回归模型比较了当地人和移民进入高收入职业类别的区别。结果发现,尽管当地人在收入水平上较移民群体高,但移民表现出更快地收入增长。具体来说,移民的职业收入增长比当地人快6%。为了排除这一结果可能受移民群体更倾向居住在阿根廷发展较快的地区如城市影响、亦或由技能的增长回报所驱动,作者将地区固定效应、识字率以及它们与普查年份的交互项引入模型,得到的结果仍然表明移民的职业升级速率高于当地人。

进而,作者提出了一个问题,即相对于移民前的职业,移民后是否有所进步?作者通过将1882年至1894年抵达布宜诺斯艾利斯的客轮名单和1895年人口普查数据相匹配,构建职业转换矩阵发现,80%的人在1895年之前改变了他们的职业类别,并且整体拥有较好的职业提升机会。

考察完初代移民在阿根廷的流动性表现后,作者把目光放在当地人和移民的下一代身上,分别从识字率、职业收入和是否持有不动产方面进行对比分析。在控制父母文化程度、地区固定效应等因素的前提下,结果显示移民的下一代在识字和职业收入方面都优于当地人的下一代。然而在不动产方面,没有观察到移民下一代的优势,作者认为这也符合一个事实,即前往阿根廷定居的欧洲人偏向于繁华的城市地区,而这里的不动产往往难以获得。

最后,作者从异质性的角度出发,同样从上述三个方面考察了不同来源国移民和当地人下一代的社会流动性的差异。分组回归结果显示,移民输出国的下一代在成年后的表现普遍要好于当地人的下一代,尤其在识字率和职业收入方面(见图2),这也表明第二代移民的优势并不局限于任何特定的输出国。

图2A 不同原籍国移民二代相较当地人二代的识字率优势

图 2B 不同原籍国移民二代相较当地人二代的职业收入优势

总的来说,本文作者的研究进一步支持了19世纪欧洲移民前往阿根廷有着较好经济前景的乐观看法,并将这一观点延伸到了移民的下一代。对比同时期的第一大接收国美国,在1840—1850年间,大约一半的欧洲移民来到美国,然而到1860年他们大都仍是没有专业技能的工人(Ferrie,1997)。针对这种差异,作者也提供了一种解释,即两国社会结构的差异:阿根廷人口稀少且缺乏大量熟练工人,相比之下美国的劳动力规模更大、技能更强。因此,前往阿根廷的移民反而更有可能成为经济和社会的主导力量。

轮值主编:蒋 勤 责任编辑:彭雪梅

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