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Acerca del texto debajo del contenido, autor: Yang Qingqing, Centro de Economía y Administración, Universidad de Hunan, economía, correo de comunicación: [email protected]
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Raj Chetty, Nathaniel Hendren, The Impacts of Neighborhoods on Intergenerational Mobility I: Childhood Exposure Effects, The Quarterly Journal of Economics, volumen 133, número 3, agosto de 2018, páginas 1107–1162, https://doi.org/10.1093/qje / qjy007
Demostramos que los vecindarios en los que los niños crecen dan forma a sus ingresos, tasas de asistencia a la universidad y patrones de fertilidad y matrimonio mediante el estudio de más de 7 millones de familias que se mueven a través de zonas y condados de tránsito en los Estados Unidos. Aprovechando la variación en la edad de los niños cuando las familias se mudan, encontramos que los vecindarios tienen efectos de exposición infantil significativos: los resultados de los niños cuyas familias se mudan a un vecindario mejor, medidos por los resultados de los niños que ya viven allí, mejoran linealmente en proporción a la cantidad de tiempo que pasan creciendo en esa área, a una tasa de aproximadamente 4% por año de exposición. Distinguimos los efectos causales de los vecindarios de los factores de confusión comparando los resultados de los hermanos dentro de las familias, estudiando los movimientos desencadenados por los choques de desplazamiento, y aprovechando la fuerte variación en los efectos de lugar pronosticados entre las cohortes de nacimiento, los géneros y los cuantiles para implementar pruebas de sobreidentificación. Los hallazgos muestran que los vecindarios afectan la movilidad intergeneracional principalmente a través de la exposición infantil, lo que ayuda a reconciliar los resultados contradictorios de la literatura anterior.
Este artículo estudia a más de 7 millones de familias que se mueven entre distritos y condados en los Estados Unidos y muestra que las comunidades en las que crecen los niños afectan sus ingresos, tasas de ingreso a la universidad, tasas de fertilidad y matrimonios. Utilizando el cambio de edad de los niños durante la migración familiar, el autor encontró que los vecindarios tienen un efecto de exposición significativo en los niños: los resultados de los niños que se mudan a mejores familias comunitarias se correlacionan linealmente de manera positiva con el tiempo en que los niños crecen en el área, y el tasa de exposición anual Alrededor del 4%. Además, este artículo compara los resultados de los hermanos en la familia, estudia la migración causada por los choques de desplazamiento y explora los cambios rápidos en los efectos de lugar predichos por cohortes de nacimiento, género y cuantiles para distinguir la causa y el efecto del vecindario. Efectos y factores de confusión. Los resultados de la investigación indican que los vecindarios influyen en la movilidad intergeneracional al influir en los contactos de la infancia.
I. INTRODUCCIÓN
Con respecto a la cuestión de hasta qué punto las oportunidades económicas de los niños son moldeadas por las comunidades en las que crecieron, aunque se han realizado amplias investigaciones, la respuesta a esta pregunta sigue siendo controvertida. Este artículo utiliza registros fiscales no confirmados que cubren la población de EE. UU. Para presentar nueva evidencia cuasi-experimental sobre la influencia de los vecindarios en la movilidad intergeneracional, que reconcilia hallazgos contradictorios en trabajos anteriores y aclara el mecanismo por el cual los vecindarios influyen en los resultados de los niños.
Las diferencias geográficas en la movilidad intergeneracional pueden deberse a dos fuentes. Una posibilidad es que el vecindario tenga una relación causal con la movilidad económica, es decir, que un niño se mude a otra comunidad cambiará su resultado. Otra posibilidad es que las diferencias geográficas observables se deban a diferencias sistemáticas en los tipos de población en cada región, como diferencias demográficas o de riqueza. Debido a que la migración es una opción endógena, una simple comparación de los resultados de los niños que se mudan a diferentes regiones confundirá el efecto causal de la ubicación con el efecto de elección (diferencia no observable). Por lo tanto, los autores resuelven este problema de identificación explorando los cambios en el tiempo de viaje de los niños a través de las regiones. Compararon los resultados de los niños que migraron a mejores (o peores) regiones en diferentes edades para determinar la convergencia de los resultados de los niños que migraron y los permanentes. residentes. La relación. Además, este artículo tiene una fuerte hipótesis de identificación: cuando las familias se mudan, el efecto de selección no tiene nada que ver con la edad de los hijos en el momento de la migración.
En el análisis de referencia, el autor se centró en las familias con niños nacidos entre 1980 y 1988, y estas familias cambiaron de zona de desplazamiento una vez entre 1997 y 2010. Resulta que, en promedio, si el nivel de ingresos promedio de un niño residente permanente en un área de cercanías es un uno por ciento más alto que el nivel de ingresos de un padre determinado, entonces la clasificación de ingresos del niño como adulto se clasificará por cada año adicional. de vivir en la comunidad Mejorado en aproximadamente 0.04 percentil. En otras palabras, los ingresos de los niños migrantes convergen con los ingresos de los residentes permanentes del destino a una tasa de exposición infantil del 4% anual. Por lo tanto, dentro del rango de edad estudiado en este artículo (9 a 23 años), los resultados de los niños migrados y los resultados de los residentes permanentes de destino convergen linealmente. Para los niños que se habían mudado más de una vez durante su infancia, los autores encontraron que sus ingresos cambiaban en proporción al tiempo que pasaban en una región, en lugar de su edad específica cuando vivían en esa región. Con base en los resultados anteriores, el autor propone además que el efecto de exposición anual es casi constante, y este efecto continuará hasta que el niño tenga poco más de 20 años. El autor también encontró este efecto de exposición en otras áreas, incluida la tasa de matrícula universitaria, la tasa de matrimonios y la tasa de natalidad de adolescentes. No solo eso, el autor también encontró un efecto de exposición similar cuando las familias se mudaron de un condado a otro.
Para la hipótesis de identificación basada en este artículo, el autor utiliza cuatro métodos para evaluar la validez de esta hipótesis: controlar las características fijas observables del hogar, controlar las características observables variables en el tiempo, eliminar la migración exógena razonable causada por los choques de desplazamiento, y la implementación de un conjunto de los ensayos de placebo basados en resultados. Para el primer método, el autor identificó el efecto de exposición al determinar si la diferencia de ingresos entre dos hermanos y hermanas que se mudaron a la nueva área es proporcional a su diferencia de edad (interacción con el resultado de los residentes permanentes del destino), y la estimación El resultado es Los resultados básicos son similares (alrededor del 4%). En el segundo método, el autor consideró dos factores que varían en el tiempo, los ingresos y el estado civil, y los interactuó con la edad de los niños en el momento de la migración, y encontró que no hubo impacto en el efecto de la exposición. En el tercer método, el autor explora la confusión causada por factores no observables, enfocándose en la migración que es más probable que sea causada por choques exógenos (desastres naturales o cierres de fábricas locales), repitiendo el análisis de referencia en esta parte de la submuestra. y comparar diferentes edades Los resultados de los niños que migraron a diferentes lugares se han estimado de manera similar a los resultados anteriores, lo que resuelve el problema de sesgos relacionados con la selección endógena. Aunque los tres primeros métodos apoyan firmemente la validez de la hipótesis de identificación, cada método se basa en hipótesis que pueden ser violadas, por lo que el autor realizó una serie de pruebas de placebo (sobreidentificación) para explorar a los residentes permanentes en subgrupos La heterogeneidad de los resultados.
En el análisis de heterogeneidad, en primer lugar, el autor consideró la cohorte de nacimiento. Mediante regresión múltiple, se encontró que el resultado de los niños que se trasladaron a la nueva área convergía con el resultado de los residentes permanentes del destino en la cohorte de nacimiento, pero fue coherente con los resultados de las cohortes de nacimiento anteriores y posteriores Irrelevante y utilizar la diferencia en la distribución de los resultados entre las regiones para implementar una prueba de placebo similar (tomando los ejemplos de Boston y San Francisco). El autor también encontró la convergencia de cuantiles específicos: bajo la condición de controlar el ingreso promedio, el ingreso de los niños y el tiempo de exposición convergen en proporción a los ingresos esperados de los destinos en todo el rango de distribución, alrededor del 4% anual. En segundo lugar, el autor exploró las diferencias en los resultados de los residentes permanentes de diferentes géneros y encontró que aunque los ingresos y el género están altamente correlacionados, los niños se desempeñan peor que las niñas en algunos lugares (por ejemplo, áreas pobres) y viceversa.
Al final, el autor llegó a tres conclusiones: la ubicación es crucial para la movilidad intergeneracional, no las características de los residentes; los problemas de ubicación se deben en gran medida a las diferencias en el entorno durante la infancia, no al mercado laboral que ha atraído mucha atención en estudios anteriores. Diferencias en condiciones, los efectos de la exposición infantil son similares todos los años, y no existe una "edad crítica".
(El autor también señaló las deficiencias de la literatura anterior en esta parte y la coherencia de las conclusiones de este artículo con alguna literatura anterior, por lo que no las repetiré aquí)
. II. DATOS
II.A. Definiciones de la muestra
Datos básicos establecido para niños, que incluye cumplir con (i) tener un número de seguro social válido o un número de identificación personal de contribuyente, (ii) haber nacido entre 1980 y 1988, (iii) las tres condiciones para ser ciudadano de los EE. UU. a partir de 2013. Los padres de los niños fueron los primeros contribuyentes (entre 1996 y 2012), reconocieron a los niños como dependientes y tenían entre 15 y 40 años cuando nacieron. En aras de la simplicidad, el autor asigna permanentemente a cada hijo a los padres independientemente del estado civil de los padres o de los cambios posteriores en la afiliación del niño. Si el padre nunca presentó la declaración de impuestos, el autor no la vinculó con su hijo. La muestra de análisis completa en este artículo incluye a todos los niños en el conjunto de datos básicos que pertenecen a la cohorte de nacimiento 1980-1988, cuyos padres se pueden determinar y cuyos padres tienen un ingreso promedio estrictamente positivo de 1996 a 2000. El autor divide toda la muestra en dos partes: residentes permanentes (o estadías) y migrantes. Los residentes permanentes se definen como los padres que han vivido en una sola área de tránsito durante todos los años de la muestra (1996-2000), y los migrantes son No -Residentes permanentes en la muestra. Hay aproximadamente 24,6 millones de niños en la muestra del análisis de referencia. Los autores observaron sus resultados después de los 24 años, de los cuales 19,5 millones eran hijos de residentes permanentes.
II.B. Definiciones de variables y estadísticos resumidos
El autor de esta parte define principalmente las variables clave involucradas en la estimación. Las variables para los padres incluyen los ingresos y la ubicación. Los ingresos se calculan de diferentes maneras según si el padre envía el formulario de solicitud de impuestos, pero la medida básica es el ingreso total antes de impuestos a nivel familiar; y la ubicación se basa en la declaración de impuestos. archivado por el padre. Código postal, si el estado civil cambia, el autor elige rastrear la ubicación geográfica de la madre. Además, las variables que miden los resultados de los niños incluyen ingresos, empleo, promoción universitaria, nacimientos de adolescentes y estado civil. El método de cálculo de los ingresos es el mismo que el de los padres. El autor también considera los ingresos personales como prueba de solidez; el cálculo de la tasa de empleo comienza a partir de los 16 años; el nacimiento en la adolescencia se define como tener un hijo entre 13 y 19 años. La tabla 1 es la estadística descriptiva de las principales variables.
III. MARCO EMPÍRICO III.A.
Variación geográfica en los resultados de los residentes permanentes
El autor resume los efectos del vecindario como la suma de los efectos de la ubicación de diferentes áreas geográficas, incluidas las áreas de tránsito, los condados, los códigos postales y las áreas del censo, pero en este artículo Concéntrese solo en los cambios en las áreas de tránsito. El área de desplazamiento es una colección de condados basada en los patrones de desplazamiento de Tolbert y Sizer (1996) en el censo de 1990. Además, al centrarse en los hijos de residentes permanentes, el autor retrata a aquellos niños que pasaron toda su infancia en una única zona de desplazamiento porque sus padres siempre estuvieron en la misma zona de desplazamiento desde 1996 hasta 2012. Cabe señalar que, dado que los niños pueden cambiar de zona de tránsito cuando crezcan, los residentes permanentes aquí están destinados a los padres, no a los niños.
Dado que el efecto de la ubicación es diferente según el nivel de ingresos y el tiempo de los padres, el autor usa los ingresos de los padres en cada área de viaje y cohorte de nacimiento como condiciones para reflejar el resultado promedio del niño promedio, y usa el rango percentil (no el nivel en dólares) como los medios de medición. Definen la imagen de rango percentil del niño i como el nivel de ingresos del niño en relación con las otras personas en la cohorte de nacimiento, donde se encuentra el niño en la distribución nacional. De manera similar, el rango percentil p (i) de los padres también se basa en la distribución nacional de los ingresos de los padres en la cohorte de nacimiento del hijo i. La imagen representa el nivel de ingresos promedio de los niños de la cohorte de nacimiento s, en la zona de desplazamiento c, cuyos padres tienen un ingreso de p. La Figura 1 describe cómo el autor estimó las imágenes de los residentes permanentes de Chicago nacidos en 1980. La gráfica traza el nivel de ingresos promedio de los niños de 30 años correspondiente a cada percentil de la distribución del ingreso de los padres.Nosotros encontraremos claramente que los dos están en una relación lineal.
Luego, el autor devuelve el nivel de ingresos de los niños en cada área de desplazamiento cy las cohortes de nacimiento al nivel de ingresos de sus padres.
Luego, el autor usa el valor ajustado de la regresión anterior para estimar 
:
La Figura 2 muestra el nivel de ingresos promedio de los niños a la edad de 30 años correspondiente al 25% y 75% de los niveles de ingresos de los padres en cada área de viaje. Aquí, el autor se centra en si los cambios en estos mapas son causados por la causalidad de la ubicación o la heterogeneidad de los residentes que viven en diferentes lugares.
III.B. El autor de la Definición de los efectos de la exposición
trata de determinar cuánto aumentará el rendimiento potencial del niño en promedio si el rendimiento de un residente permanente del lugar donde vive el niño aumenta en un 1 por ciento. Decidieron responder a esta pregunta estudiando a los niños que migran entre regiones para estimar los efectos de la exposición infantil. El autor define el efecto de exposición a los m años como el impacto en los niños que pasan el año m en un área donde el logro de residentes permanentes mejora en un 1 por ciento.
Suponiendo que los niños se asignan al azar desde m años a una nueva comunidad d hasta que pasan el resto de su infancia, los mejores valores predictivos lineales para las imágenes finales de los niños se pueden definir como
III.C. Estimación de los efectos de la exposición en datos de observación
IV. ESTIMACIONES DE BASE DE LOS EFECTOS DE LA EXPOSICIÓN EN LA INFANCIA
IV.A. Estimaciones semiparamétricas
IV.B. Estimaciones paramétricas
De hecho, la ecuación (5) contiene más de 200.000 efectos fijos, por lo que es difícil de estimar en una muestra pequeña y es difícil introducir otras variables de control, como los efectos fijos de los hogares. Por lo tanto, en esta parte, el autor ha establecido un modelo para controlar los dos factores clave capturados por los efectos fijos: (i) la calidad de la comunidad original, que compara los resultados de la predicción de los residentes permanentes con el percentil de ingresos de los padres en el la comunidad original interactúa El efecto fijo de la cohorte de nacimiento; (ii) El costo de interferencia de la migración puede variar con la edad de migración y el ingreso de los padres. En este modelo, el autor utiliza el efecto fijo de la edad de migración para interactuar con el percentil de ingresos de los padres, y finalmente obtiene el siguiente modelo:
Las columnas (1) a (5) de la Tabla II muestran los resultados estimados de los efectos de la exposición en diferentes condiciones Se puede encontrar que γ es alrededor de 0.04, lo cual es relativamente robusto.
IV.C. Mecanismos
En esta sección, el autor analiza el mecanismo de los vecindarios que afectan los resultados de los niños. En primer lugar, el autor distingue el papel del entorno de crecimiento infantil en función de las diferencias causadas por las condiciones del mercado laboral interregional y los cambios en los costos de vida locales. De la columna (6) de la Tabla II, se puede ver que después de considerar el efecto fijo del área de desplazamiento donde vive el niño a la edad de 24 años, el efecto de exposición es 0.031, lo que muestra que bajo las condiciones del mercado laboral dadas, el El efecto de exposición es causado principalmente por La diferencia en el crecimiento en un buen ambiente infantil es causada, en otras palabras, por mudarse a un área con mayores ingresos para residentes permanentes antes de ingresar al mercado laboral (por ejemplo, personas de 20 años) tiene poco efecto sobre los ingresos. En segundo lugar, el autor examinó la heterogeneidad de los efectos de la exposición en diferentes submuestras y encontró que mudarse a una mejor comunidad mejoraría los resultados finales, mientras que mudarse a una peor comunidad no lo haría; pasar parte de la infancia en una buena. comunidad no protege a un niño del posterior deterioro del entorno comunitario; los niños de familias de ingresos medios-altos tienen un mayor efecto de exposición que los niños de familias de ingresos medios-bajos. Finalmente, el autor distingue entre efectos de exposición y efectos de edad crítica. El modelo de edad crítica predice que el impacto de mudarse a diferentes comunidades varía con la edad de los niños (por ejemplo, Lynch & Smith, 2005), pero no enfatiza la duración. Por lo tanto, el punto de vista de la edad crítica requiere la mejora del entorno de los niños en determinadas edades críticas, mientras que el punto de vista del efecto de exposición requiere una mejora continua del entorno de vida a lo largo de la infancia.
V.VALIDACIÓN DEL DISEÑO DE LÍNEA DE BASE
Dado que el análisis anterior se basó en los supuestos presentados por el autor (es decir, si los niños se mudan a una comunidad mejor o peor, sus resultados potenciales no cambiarán con su edad en el momento de la migración), por lo tanto El autor de este capítulo demuestra la validez de esta hipótesis. Dividieron el término de error no observable en dos partes: una es factores de entrada familiares fijos, como los genes y la educación de los padres, etc .; la otra parte son factores familiares que varían en el tiempo, como las ocupaciones de los padres.
Comparaciones de hermanos de VA
Controles de VB para observables que
varían en el tiempo En segundo lugar, el autor controla los cambios en los ingresos y el estado civil de los padres para resolver la desviación causada por factores familiares que varían en el tiempo. Interactuar el cambio del nivel de ingresos de los padres en un año antes y después de la migración con la edad del niño en el momento de la migración, e interactuar el estado civil de la madre durante el año anterior y posterior a la migración con la edad del niño en el momento de la migración. tiempo de migración, y luego se estima la ecuación (6) para obtener el Panel B en la Figura V y los resultados de la columna (9) en la Tabla II. Se puede encontrar en el gráfico que el efecto de exposición es similar al anterior al control. Por lo tanto, los cambios en los ingresos y la estructura de los hogares no son una fuente importante de sesgo de estimación.
Amortiguadores de desplazamiento VC
Pruebas de placebo basadas en resultados de DV
Finalmente, el autor realizó una prueba de placebo desde tres aspectos: cohorte de nacimiento, percentil de distribución de ingresos y sexo de los niños. Para la cohorte de nacimiento, el autor usó la cohorte de nacimiento como punto de referencia para estimar el efecto de exposición de las cohortes antes y después. La línea roja en la Figura VII es el resultado estimado, y el punto del triángulo rojo en la línea discontinua vertical representa el resultado básico resultado de regresión-0.04. La línea azul muestra los efectos de exposición previstos para todas las cohortes específicas que también incluyeron los primeros cuatro años a los siguientes cuatro años de la cohorte de nacimiento.
A continuación, el autor realizó una prueba de convergencia cuantílica específica. Primero, prediga la probabilidad de que el ingreso de los hijos de los residentes permanentes en cada área de tránsito c esté en el extremo superior o inferior a la edad de 24 años; luego, usando una ecuación similar a la ecuación (1), el nivel de ingreso de los padres p se usa para comparar los ingresos de los niños en el 10% superior Los niños o niños desempleados realizan regresión; finalmente, los valores ajustados de la regresión se usan para calcular la probabilidad de estar desempleados y por encima del percentil 90. La Tabla III muestra el efecto de exposición obtenido usando el valor predicho de la distribución.
Con respecto al género de los niños, el método de estimación es básicamente el mismo que antes, excepto que la muestra se divide por género. Los resultados específicos se pueden ver en el Cuadro IV. El efecto de exposición es aproximadamente de 0,03. El resultado en la columna (7) se basa en limitar la muestra a al menos Hay una familia con un niño y una niña.
Con todo, a pesar de varias mejoras en la estimación básica, el efecto de exposición es básicamente de alrededor de 0,04. Además, las posibles variables faltantes deben satisfacer (i) tener un impacto en la familia en proporción al tiempo de exposición, (ii) ser ortogonal a los cambios en los ingresos de los padres y el estado civil, y (iii) tener impactos persistentes en la migración causada por el desplazamiento. choques, (Iv) Replicar con precisión los resultados de los residentes permanentes proporcional al tiempo de exposición basado en la cohorte de nacimiento, el cuantil y el género. Sin embargo, el autor cree que es poco probable que las posibles variables omitidas tengan estos atributos y, por lo tanto, cree que la estimación del efecto de la exposición es una estimación no sesgada.
VI. OTROS RESULTADOS
En este capítulo, el autor estimó además la influencia de los vecindarios en otros aspectos de los resultados, excepto los ingresos, incluida la progresión universitaria, el matrimonio, los nacimientos de jóvenes y el empleo de los jóvenes. Los resultados específicos se muestran en la Figura VIII. No es difícil encontrar que mudarse antes a una comunidad con una tasa más alta de matriculación universitaria aumenta la probabilidad de que los niños ingresen a la universidad; de manera similar, mudarse antes a una comunidad con una tasa de matrimonio más alta aumenta la probabilidad de que los niños se casen (los efectos de la exposición son 0.037 y 0.025, respectivamente). En cuanto a la tasa de natalidad de las adolescentes, es decir, la tasa de tener hijos de 13 a 19 años, el autor también encontró un efecto de exposición infantil significativo. Además, se puede ver en el Panel D que la influencia de los vecindarios en el empleo juvenil es discontinua. El autor cree que el efecto vecindario puede deberse en parte a diferentes experiencias en diferentes períodos de la infancia, por ejemplo, en determinadas zonas, determinadas edades pueden funcionar en verano.
VII. CONCLUSIÓN
Este artículo muestra que las oportunidades de movilidad económica de los niños están determinadas por las comunidades en las que crecieron. Los vecindarios influyen en los resultados a largo plazo de los niños al influir en los efectos de la exposición infantil: por cada año adicional de vida en áreas con mayores ingresos de residentes permanentes, los ingresos futuros de los niños aumentarán y, hasta los 23 años, la tasa de exposición anual será del 4%. Convergencia al nivel de residentes permanentes. Estas conclusiones inspiraron la idea de mejorar la movilidad económica centrándose en ubicaciones, como invertir en lugares con menor movilidad económica para mejorar los resultados o ayudar a las familias a mudarse a áreas con más oportunidades. Sin embargo, si desea determinar políticas específicas, debe determinar la causalidad de cada comunidad y comprender qué hace que algunas comunidades produzcan mejores resultados que otras. El autor también analizará estos temas con más detalle en el próximo artículo de esta serie.
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