Self-Selection in Migration and Returns to Skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several papers have tested the empirical validity of the migration models proposed by Borjas (1987) and Borjas, Bronars, and Trejo (1992). However, to our knowledge, none has been able to disentangle the separate impact of observable and unobservable individual characteristics, and their respective returns across different locations, on an individual's decision to migrate. We build a model in which individuals sort, in part, on potential earnings - where earnings across different locations are a function of both observable and unobservable characteristics. We focus on the inter-provincial migration patterns of Canadian physicians. We choose this particular group for several reasons including the fact that they are paid on a fee-for-service basis. Since wage rates are exogenous, earning differentials are driven by differences in productivity. We then estimate a mixed conditional-logit model to determine the effects of individual and destination-specific characteristics (particularly earnings differentials) on physician location decisions. We find, among other things, that high-productivity physicians (based on unobservables) are more likely to migrate to provinces where the productivity premium is greater, while low-productivity physicians are more likely to migrate to areas where the productivity premium is lower. These results are consistent with a modified Borjas model of self-selection in migration based on both unobservables and observables.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle