Equilibrium effects of abortion restrictions on cohort fertility: Why restricting abortion access can reduce human capital, social welfare, and lifetime fertility rates
Notice bibliographique
Résumé
The United States Supreme Court’s ruling in Dobbs v. Jackson Women’s Health Organization has made understanding the impact of abortion laws increasingly important and timely. We investigate recent claims by policymakers that abortion restrictions increase birth rates; we also evaluate consequences for human capital and women’s welfare. We motivate our theoretical contribution by presenting some simple empirical analysis of cross-country associations. These provide no evidence of a significant association between abortion legality and birth rates. Our main contribution is an applied economic theory model. Contrary to some policy claims, but in line with stylized empirical facts, abortion bans can lower equilibrium fertility: An abortion ban might cause women to have more unintended births at young ages, but this could reduce their accumulation of capabilities that would prepare them to have a larger family later. We solve a 2-period version of the model, and simulate it and a 3-period version. If women with more resources can afford to choose more children (because of costs of having, raising, and educating children), then the sign of the effect on lifetime fertility depends on whether the increase in fertility due directly to unintended births is outweighed by the effect on subsequent fertility choices. But either way, abortion restrictions are likely to reduce human capital and harm women’s welfare.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».