Education of Left-Behind Children and Return Decisions of Migrant Workers in China
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses a dynamic survey data of China labor force to explore the impacts of child education on their parents’ return decisions by means of constructing an empirical model. The migration situation of children is the basis for us to distinguish the sample migrant workers. And those migrants who migrate with their children and those who leave their children behind in their hometowns are the two types of migrants among this model which we will analyze in urban areas. The results show that the probability for migrant workers in urban areas to return to hometowns will significantly increase when their children are left behind at home. While these parents tend to stay in the cities which they work and live in when their left-behind children enter the school age. The data we use is from the China Labor Force Dynamics Survey and we establish a model to analyze the effects of left-behind children. The empirical results show that the probability for migrants to return to their hometowns will decrease by 20.8 % when their left-behind children enter the school age. To a large extent, the emergence of such a huge contrast may be the result of the optimal decision-making of migrant workers. And the phenomenon of large-scale “migrant worker shortage” caused by such mechanism has intensified in the labor market of coastal cities. And most of these cities have implemented relevant stringent admission policies for migrant children to receive education in urban public schools and this break the intentions of the immigrant parents who plan to take the left-behind children to the cities to receive education in local schools. And these immigrants choose to return in the case of decline of the family net income.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».