Returns to Skill, Tax Policy, and North American Migration by Skill Level Canada and the United States 1995-2001
Notice bibliographique
Résumé
Higher after-tax returns to skill in U.S. states compared to Canadian provinces have raised the issue that higher skilled Canadian workers especially will find migration to the U.S. economically attractive, and especially so after the North American Free Trade Agreement (NAFTA), provisions of which facilitate such cross-country migration through special visas. In this study we develop, estimate, and simulate a nested logit model of migration among 59 Canadian and U.S. sub-national areas using over 70, 000 microdata observations on workers across all deciles of the skill distribution obtained from the U.S. and Canadian censuses of 2000/2001 Combining microdata on individual workers with area data, including estimates of after-tax returns by skill decile based on standardized wage distributions and large scale microsimulation tax models for Canadian provinces and U.S. states, we are able to consider the effects of tax policy differences across countries on worker migration. Our ability to identify highly skilled individuals using these data enables us to simulate the effects of changes to taxes (under balanced budget conditions) on the migration propensities of individuals as well as the magnitude of the aggregate migration streams. Simulations suggest that increasing Canadian after-tax returns to skill and implementing fiscal equalization (reducing the average Canadian tax rate to the average U.S. level with offsetting expenditure reductions to maintain budget neutrality) would effectively reduce southward migration and especially so amongst highly skilled workers. The required reductions in tax rates and public expenditures are relatively large however and therefore would be expected to raise other substantial public policy concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».