Migrants from a Different Shore: Earnings and Economic Assimilation of Immigrants from China in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using data from 1980, 1990, and 2000 U.S. censuses, as well as the 2010 and 2019 American Community Surveys and the 1993–2019 National Survey of College Graduates, we investigate the performance of Chinese immigrants in the U.S. labor market over the past 40 years since China initiated its economic reforms and open-door policy in 1978. The results indicate that by 1990, Chinese immigrants’ earnings surpassed those of immigrants from other countries, and by 2010, they exceeded the earnings of U.S.-born workers. Our Oaxaca-Blinder and Quantile decomposition analyses suggest that a significant portion of the earnings advantage held by Chinese immigrants, compared to other immigrant groups and U.S.-born workers over time, can be attributed to differences in observable characteristics, with education being the most crucial factor, both at the mean and across the earnings distribution. By employing national surveys that provide data on college graduates, we demonstrate that attaining the highest degree earned in the U.S. is associated with higher earnings for Chinese immigrants compared to all other immigrants. Furthermore, the difference in returns to U.S.-earned highest degrees can account for this earnings advantage. (JEL J31, J61, J24)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».