Intergenerational Transmission of Abilities and Self Selection of Mexican Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
Building on Borjas (1993) I develop an intergenerational model of self-selection of migration and education that allows for a more complex selection mechanism. In particular, it allows for the possibility that immigrants are selected differently depending on the schooling level they choose. As in Mayer (2005) I assume that agents are endowed with two abilities and use the intergenerational structure of the model to infer potential earnings of a person for different levels of education and in different countries. This makes it possible to quantify the ability or self selection bias of estimates of the return to education and migration. The model is estimated using data on Mexicans in the US from the CPS and on Mexicans residents in Mexico from the Mexican census. The findings are that there is a significant loss of human capital faced by immigrants that is not transmitted to their children. While immigrants are observed to earn less because they find it difficult to adapt their skills to the host country, their children earn more because they can inherit all the abilities of their parents, including that part that could not be used for producing earnings. Moreover, Mayer (2005) proves that the positive correlation between the two abilities creates a positive correlation between parentsÕ earnings and the probability that children attend college. In this paper, I find that this result is reinforced for migrants when they care about their children. In the case of immigrants, parents with larger amounts of intellectual ability tend to migrate more and tend to choose to remain high school educated. However, they migrate with the expectation of their children becoming college educated. Therefore, measures that rely on the earnings performance and educational attainment of immigrants underestimate the amount of human capital they bring into the host country.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».