An evaluation of researchers' migrations in Europe using digital trace data

The understanding of skills' mobility is of paramount importance for policy decision on regional economy, but it is difficult to analyse due to the lack of official measurements. We propose the use of digital trace data extracted from ORCID public data as a way of obtaining a meaningful and reliable sample on which a statistical analysis on researchers' migrations can be carried out. We conduct an investigation on EU27 plus United Kingdom, Norway, Iceland and Switzerland, studied at the regional NUTS2 level, over the time horizon of 2009 to 2020. Inspecting the problem under a network perspective, where nodes are the regions and edges weights the number of researchers travelling among them, we identify, by means of community detection techniques over this migration network, a significant component of internal migrations inside national borders. We study incoming and outgoing flows of researchers year-wise for each region an notice a strong correlation of the two quantities. Together with it, we analyse the roles played by regions in the network, using an hubs and authorities perspective coupled with s-coreness. Given a strong correspondence between talent providing and attracting regions, our findings contradict the common belief of mobility being characterized by brain drain and we are able to confirm the validity of a different interpretation of the phenomenon, where region's roles are not dictated by net migration inflows or outflows, but by the overall mobility and activity of the research community. Such interpretation is confirmed by significant differences in selected regional characteristics between groups, identified by partitions on regional mobility level, tested by means of an ad-hoc defined ANOVA test. Finally, we perform a more in depth analysis on the relationship between researchers' mobility and regional characteristics, modeling via generalized gravity models and GAM's both the directed migration flows from one region to another in the migration network and the overall regional mobility, being the sum of leaving and incoming researchers for a region. We find that a high mobility is usually correlated with strong university prestige, high magnitude of investments and an overall good level of schooling in a region.

La comprensione della mobilità di persone altamente specializzate è di fondamentale importanza per le decisioni strategiche sull'economia regionale, ma risulta di difficile analisi data la mancanza di dati ufficiali a riguardo. In questo lavoro di tesi proponiamo l'utilizzo di tracce digitali estratte dai dati pubblici di ORCID, con l'obbiettivo di ottenere un campione rappresentativo e affidabile con cui condurre un analisi statistica sulle migrazioni dei ricercatori. Lo studio viene sviluppato sui paesi dell' UE27, con l'aggiunta di Regno Unito, Norvegia, Islanda e Svizzera, frammentate a livello regionale NUTS2, nell'orizzonte temporale delimitato da 2009 e 2020. spezionando il problema con un approccio di rete, dove i nodi rappresentano le regioni e i pesi degli archi identificano il numero di ricercatori che si sposta tra le due, da analisi di community detection sulla rete delle migrazioni risulta che una significativa componente di spostamenti si svolge all'interno dei confini nazionali. Studiando i flussi di ricercatori in ingresso e in uscita in ogni regione per ogni anno, notiamo una forte correlazione tra di essi. Allo stesso tempo, analizziamo i ruoli che ogni regione assume nella rete, con un approccio di hubs e authorities insieme alla tecnica di s-coreness. Verificando una forte corrispondenza tra le regioni che forniscono e attraggono talenti, questi risultati contraddicono la comune associazione tra mobilità e fuga di cervelli e possiamo invece supportare la validità di una diversa interpretazione, dove i ruoli delle regioni non sono dettati dal tasso netto di migrazioni in ingresso o in uscita, ma dalla loro complessiva mobilità e dall'attività della comunità della ricerca a cui esse appartengono. Testiamo poi che le differenze vigenti tra caratteristiche regionali di diversi gruppi di regioni, identificati suddividendole in termini di mobilità (alta o bassa), siano significative, tramite un test ANOVA svilppato ad hoc. Infine, sviluppiamo un'analisi più approfondita sulla relazione tra la mobilità dei ricercatori e le caratteristiche regionali, descrivendo per mezzo di gravity models e GAM's sia i flussi migratori diretti tra diverse regioni nella rete, sia la complessiva mobilità regionale, intesa come la somma del numero di ricercatori in ingresso e in uscita per ogni regione di interesse. I nostri risultati mostrano che un'alta mobilità è tipicamente correlata con una forte presitigiosità accademica, una grande mole di investimenti e un buon livello di scolarizzazione nella regione.