Australia's Immigration Selection System and Labour Market Outcomes in a Family Context: Evidence from Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the efficacy of the Australian points system in a family context among working‐age permanent resident immigrants who arrived between 2000 and 2011 when there was a major focus on skills selection. Sixty‐seven per cent of these immigrants were granted a skilled visa while 25 per cent hold a spousal visa (spouses of Australian citizens). More than half of the skilled visa recipients are the spouses of the primary applicants. Primary applicants among skilled visa holders are assessed for their skills in line with the Australian points system but secondary applicants, such as spouses, among skilled visa holders and spousal visa holders are not subject to any skills assessment before becoming permanent residents. We study differences in economic outcomes by permanent visa types and the role of points system factors in explaining these differences using the Personal Income Tax and Migrants Integrated Dataset and the Australian Census Longitudinal Dataset. We find that primary skilled visa holders earn at least 26–28 per cent more than spousal visa holders, and this is similar for both genders. However, spouses of primary skilled visa holders earn 13–18 per cent more than spousal visa holders. This difference is higher among females than males. Occupation differences can account for nearly half of the differences in income and can entirely capture the role of education and English proficiency. Primary skilled immigrants and their spouses have higher rates of labour force participation and employment than spousal visa holders, starting in the first year of arrival, and the gap is much higher for primary skilled visa holders, but these differences do not disappear quickly.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».