The Impact of Skill Mismatch among Migrants on Remittance Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the issue of skill mismatch among immigrants and its impact on their remittance behaviour using cross-sectional data from two linked surveys in the Philippines: the Survey on Overseas Filipinos (SOF) and the Family Income and Expenditure Survey (FIES) for the years 1997, 2000, and 2003. Our main hypothesis is that skills mismatch - broadly defined here as the over-qualification of migrants in terms of educational attainment relative to occupation in their destination country - is prevalent among skilled migrants and exerts a downward pressure on the level of international remittances received by the sending economies. Accordingly, a high incidence of skill mismatch implies that the remittances expatriated would be significantly less compared to conditions of no skills mismatch. We find evidence of substantial skill mismatch, particularly among highly educated women, but there is also systematic variation in the incidence of skill mismatch by family characteristics and host country. In terms of remittances, we find that for women, higher education levels are associated with lower incidence of remittances but larger amounts remitted. However, negative skill mismatch leads to men and women both being more likely to remit money, but for women the amount is significantly less than it otherwise would have been.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».