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Enregistrement W4299841305

The New Economic Case for Migration Restrictions: An Assessment

2016· preprint· en· W4299841305 sur OpenAlexfundno aff
Michael A. Clemens, Lant Pritchett

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityGood Ventures FoundationJohn Templeton Foundation
Mots-clésEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, migration economics has stressed the effects of migration restrictions on income distribution in the host country. Recently the literature has taken a new direction by estimating the costs of migration restrictions to global economic efficiency. In contrast, a new strand of research posits that migration restrictions could be not only desirably redistributive, but in fact globally efficient. This is the new economic case for migration restrictions. The case rests on the possibility that without tight restrictions on migration, migrants from poor countries could transmit low productivity ("A" or Total Factor Productivity) to rich countries—offsetting efficiency gains from the spatial reallocation of labor from low to high-productivity places. We provide a novel assessment, proposing a simple model of dynamically efficient migration under productivity transmission and calibrating it with new macro and micro data. In this model, the case for efficiency-enhancing migration barriers rests on three parameters: transmission, the degree to which origin-country total factor productivity is embodied in migrants; assimilation, the degree to which migrants’ productivity determinants become like natives’ over time in the host country; and congestion, the degree to which transmission and assimilation change at higher migrant stocks. On current evidence about the magnitudes of these parameters, dynamically efficient policy would not imply open borders but would imply relaxations on current restrictions. That is, the new efficiency case for some migration restrictions is empirically a case against the stringency of current restrictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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