Discrimination and the fiscal benefits of immigration
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, there has been a lengthy debate about the fiscal costs or benefits of immigration, and much of the literature has found fiscal impacts that are close to zero. However, these studies have ignored the possibility that immigrants may be victims of wage discrimination in the labour market, despite evidence of such discrimination in various countries. In the presence of such discrimination, existing estimates of the fiscal impact of immigration will be biased: if immigrants are paid less than their marginal products, then someone else is receiving that income - mostly likely the firm's owners or other workers - and paying taxes on it, and that fiscal benefit is ignored by a model that disregards discrimination. In this paper, I evaluate the quantitative importance of this mechanism, by calibrating a search-and-matching model to Canadian data and simulating the fiscal impact of increases in immigration. When the model and calibration omits wage discrimination against immigrants, the average fiscal impact of immigration is negative, but it becomes positive if discrimination explains the wage gaps between natives and immigrant workers: at an economy-wide level, an annual fiscal cost of about $3 billion in the absence of discrimination becomes a fiscal benefit of about $4 billion in the presence of discrimination. My results indicate that wage discrimination against immigrants could significantly affect our estimates of the fiscal impact of immigration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».