Intergenerational Persistence of Earnings: The Role of Early and College Education
Notice bibliographique
Résumé
Recent empirical studies show that the intergenerational persistence of economic status in the U.S. is much higher than previously thought. We develop a quantitative theory of inequality and intergenerational transmission of human capital where parents invest in early and college education of their children subject to borrowing constraints. Children differ exogenously in innate abilities, which can be correlated with their parent's innate ability. An important feature of the environment is that the quality of early education determines the probability of college completion. We calibrate a stationary equilibrium of this economy to relevant statistics in aggregate U.S. data, and use it to investigate the sources of inequality and persistence in earnings. In our benchmark model, about half of the intergenerational persistence and one fourth of the inequality in earnings are accounted for by endogenous investments in education. We find that early investments in education account for most of the endogenous persistence in earnings, while college education generates most of the endogenous inequality in earnings. Our theory is suited to study the effect of educational policies on the persistence of inequality. We show that public resources devoted to early education have the largest impact on earnings mobility. Moreover, non-progressive college subsidies generate more intergenerational persistence of earnings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».