Exploration of the Role of Education in Intergenerational Income Mobility in Canada: Evidence from the Longitudinal and International Study of Adults
Notice bibliographique
Résumé
Canadian children experience a high level of intergenerational income mobility compared with US children. Moreover, their physical and mental health outcomes, school readiness, and post-secondary attendance are all less tightly associated with parental outcomes than in the United States. In this article, we investigate the role played by children’s education in the intergenerational transmission of income in Canada. Existing research has produced macro-level estimates of mobility to draw comparisons over time and across places and has studied the micro-level mechanisms that underlie the relationship between parents’ and children’s outcomes. However, evidence on the extent to which the different factors investigated drive the broader numbers is still limited. To remedy this, we exploit the Longitudinal and International Study of Adults, a rich panel of integrated survey and administrative data covering 1982–2013. We estimate that the education level of children accounts for 40.5–50.1 percent of the correlation between their income and their parents’, similar to the United States. Moreover, we discuss evidence suggesting that the greater mobility of Canadian children is linked not only to their lower returns to education but also to the weaker association between their education and their parents’ income. Finally, we find that almost half of the effect linked to education is associated with the skills respondents use at work, such as reading or communication.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».