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テキスト
コンテンツの下のテキストについて、著者：Yang Qingqing、湖南大学経済管理センター、経済、コミュニケーションメール：[email protected]
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Raj Chetty、Nathaniel Hendren、世代間のモビリティに対する近隣地域の影響I：小児期の曝露の影響、The Quarterly Journal of Economics、第133巻、第3号、2018年8月、1107〜1162ページ、https： //doi.org/10.1093/qje / qjy007
米国の通勤区域や郡を移動する700万を超える家族を調査することにより、子供が成長する地域が、収入、大学への出席率、出生率と結婚のパターンを形成することを示しています。家族が移動するときの子供の年齢の変化を利用して、近隣には重大な子供時代の曝露効果があることがわかります。家族がより良い近隣に移動する子供の結果は、すでにそこに住んでいる子供の結果によって測定され、比例して直線的に改善します。彼らがその地域で成長するのに費やす時間の長さは、年間約4％の曝露率です。家族内の兄弟の結果を比較し、変位ショックによって引き起こされる動きを研究することによって、近隣の因果効果を交絡因子から区別します。出生コホート、性別、分位数全体で予測される場所の影響の急激な変動を利用して、過剰識別テストを実装します。調査結果は、近隣地域が主に子供時代の曝露を通じて世代間の移動性に影響を及ぼし、以前の文献で矛盾する結果を調整するのに役立つことを示しています。
この記事では、米国の通勤地区と郡の間を移動する700万を超える家族を調査し、子供が成長するコミュニティが収入、大学入学率、出生率、結婚に影響を与えることを示しています。家族の移動中の子供の年齢の変化を使用して、著者は、近所が子供に重大な曝露効果を持っていることを発見しました：より良いコミュニティ家族に移動する子供たちの結果は、子供たちがその地域で成長する時間と直線的に正の相関があります。年間曝露率約4％。さらに、この記事では、家族の兄弟の結果を比較し、変位ショックによって引き起こされる移動を研究し、出生コホート、性別、および分位数によって予測される場所の影響の急激な変化を調査して、近隣の原因と影響を区別します。と混乱要因。調査結果は、近隣が子供の頃の接触に影響を与えることによって世代間の移動性に影響を与えることを示しています。
I.はじめに
子どもたちの経済的機会が、子どもたちが育った地域社会によってどの程度形成されているかという問題については、広範な調査が行われていますが、この質問に対する答えは依然として議論の余地があります。この記事では、米国の人口を対象とする未確認の税務記録を使用して、世代間の流動性に対する近隣の影響に関する新しい準実験的証拠を提示します。これにより、以前の作業での矛盾する調査結果が調整され、近隣が子供の結果に影響を与えるメカニズムが明らかになります。
世代間の移動性の地理的な違いは、2つの原因によって引き起こされる可能性があります。1つの可能性は、近隣が経済的流動性と因果関係を持っていることです。つまり、子供を別のコミュニティに移動させると、その結果が変わります。もう1つの可能性は、観察可能な地理的な違いが、人口統計や富の違いなど、各地域の人口タイプの体系的な違いによるものであるということです。移住は内因性の選択であるため、異なる地域に移動する子供の結果を単純に比較すると、場所の因果効果と選択効果（観察できない違い）が混同されます。したがって、著者は、地域間の子供の移動時間の変化を調査することによってこの識別問題を解決し、さまざまな年齢でより良い（またはより悪い）地域に移住した子供の結果を比較して、移住した子供と永住権のある子供の結果の収束を判断しました住民。比率。さらに、この記事には強力な識別仮説があります。家族が移動する場合、選択効果は移動時の子供の年齢とは関係ありません。
ベンチマーク分析では、著者は1980年から1988年の間に生まれた子供を持つ家族に焦点を当て、これらの家族は1997年から2010年の間に一度通勤区域を変更しました。平均して、通勤地域の永住者の子供の平均収入レベルが特定の親の収入レベルよりも1％高い場合、成人としての子供の収入ランキングは、追加の年ごとにランク付けされます。コミュニティに住むことの約0.04パーセント改善されました。言い換えれば、移民の子供たちの収入は、年間4％の子供時代の曝露率で目的地の永住者の収入に収束します。したがって、この記事で調査した年齢範囲（9〜23歳）内では、移住した子供たちの結果と目的地の永住者の結果は直線的に収束します。子供の頃に2回以上引っ越してきた子供たちの場合、著者は、その地域に住んでいた特定の年齢ではなく、その地域で過ごした時間に比例して収入が変化することを発見しました。上記の結果に基づいて、著者はさらに、年間の単純接触効果はほぼ一定であり、この効果は子供が20代前半になるまで続くことを提案しています。著者はまた、大学の入学率、結婚率、10代の出生率など、他の分野でもこの曝露効果を発見しました。それだけでなく、著者は家族が郡を越えて移動したときに同様の曝露効果を発見しました。
この記事に基づく識別仮説では、著者はこの仮説の妥当性を評価するために4つの方法を使用します：観察可能な固定世帯特性の制御、時変観測可能特性の制御、変位ショックによって引き起こされる合理的な外因性移動の排除、およびセットの実装結果ベースのプラセボ試験の結果。最初の方法では、著者は、新しい地域に引っ越した2人の兄弟姉妹の収入の差が年齢差（目的地の永住者の結果との相互作用）に比例するかどうかを判断することによって曝露効果を特定し、推定結果は次のとおりです。基本的な結果は類似しています（約4％）。2番目の方法では、著者は2つの時変要因、収入と婚姻状況を考慮し、それらを移住時の子供の年齢と相互作用させ、曝露効果に影響がないことを発見しました。3番目の方法では、著者は、観察不可能な要因によって引き起こされる混乱を調査し、外因性ショック（自然災害または地域の工場閉鎖）によって引き起こされる可能性が高い移行に焦点を当て、サブサンプルのこの部分でベンチマーク分析を繰り返します。異なる年齢の比較異なる場所に移住した子供の結果は、以前の結果と同様に推定されており、内因性の選択に関連するバイアスの問題を解決しています。最初の3つの方法は識別仮説の妥当性を強く支持しますが、各方法は違反する可能性のある仮説に依存しているため、著者は一連のプラセボ（過剰識別）テストを実施して、サブグループの永住者を調査しました。結果の不均一性。
不均一性分析では、最初に著者が出生コホートを検討しましたが、重回帰分析により、新しい地域に移動した子供の結果は、出生コホートの目的地の永住者の結果に収束することがわかりました。前後の出生コホートの結果と一致します。無関係です。地域間の結果の分布の違いを使用して、同様のプラセボテストを実装します（ボストンとサンフランシスコの例を取り上げます）。著者はまた、特定の分位数の収束を発見しました。平均収入を制御する条件下では、子供の収入と曝露時間は、分布範囲全体で目的地の期待収入に比例して、年間約4％収束します。第二に、著者は、異なる性別の永住者の結果の違いを調査し、収入と性別は高度に相関しているものの、一部の場所（貧しい地域など）では男の子の方が女の子よりも成績が悪いことを発見しました。
結局、著者は3つの結論を得ました：場所は居住者の特性ではなく世代間の移動に重要です;場所の問題は主に子供の頃の環境の違いによるものであり、以前の研究で多くの注目を集めた労働市場によるものではありません。違い条件では、小児期の曝露の影響は毎年同様であり、「臨界年齢」はありません。
（著者はまた、この部分の以前の文献の欠陥と、この記事の結論といくつかの以前の文献との一貫性を指摘したので、ここでは繰り返しません。）
II。データ
II.A.サンプル定義
基本データ（i）有効な社会保障番号または個人納税者番号を持っている、（ii）1980年から1988年の間に生まれた、（iii）2013年の時点で米国市民であるという3つの条件すべてを満たすことを含む子供向けに設定されています。子供の両親は最初の納税者でした（1996年から2012年の間）。彼らは子供たちを扶養家族として認識し、子供たちが生まれたときは15歳から40歳でした。簡単にするために、著者は、親の婚姻状況やその後の子供の所属の変更に関係なく、各子供を永続的に親に割り当てます。親が納税申告書を提出したことがない場合、著者はそれを子供にリンクしませんでした。この記事の分析サンプル全体には、1980〜1988年の出生コホートに属し、両親を特定でき、1996年から2000年までの平均所得が厳密に正である基本データセットのすべての子供が含まれています。著者は、サンプル全体を2つの部分に分けます：永住者（または滞在者）と移民永住者は、サンプルのすべての年（1996-2000）に単一の通勤エリアに住んでいた親として定義され、移民はそうではありません-サンプルの永住者。ベンチマーク分析サンプルには約2,460万人の子供がいます。著者は、24歳以降の結果を観察し、そのうち1,950万人が永住者の子供でした。
II.B.変数の定義と要約統計量
このパートの著者は、主に推定に関係する主要な変数を定義します。親の変数には、収入と場所が含まれます。収入は、親が税務申請書を提出するかどうかによってさまざまな方法で計算されますが、基本的な測定は、家族レベルでの税引前の総収入であり、場所は確定申告に基づいています。親によって提出された郵便コード。婚姻状況が変化した場合、著者は母親の地理的位置を追跡することを選択します。さらに、子供の結果を測定する変数には、収入、雇用、大学進学、青年期の出生、および婚姻状況が含まれます。収入の計算方法は親の収入と同じです。著者はまた、個人の収入を頑健性テストとして数えます。雇用率の計算は16歳から始まります。思春期の出生は、13歳から13歳までの子供がいると定義されます。 19歳。表1は、主な変数の記述統計です。
III。経験的枠組みIII.A.
永住者
の転帰における地理的変動著者は、通勤地域、郡、郵便番号、国勢調査地域など、さまざまな地理的地域の場所効果の合計として近隣効果を要約していますが、この記事では通勤エリアの変更のみに焦点を当てます。通勤エリアは、1990年国勢調査におけるTolbert and Sizer（1996）の通勤パターンに基づいた郡の集まりです。さらに、永住者の子供たちに焦点を当てることによって、著者は、両親が1996年から2012年まで常に同じ通勤区域にいたために、子供時代全体を単一の通勤区域で過ごした子供たちを描写しています。子供は成長すると通勤区域を変更する可能性があるため、ここの永住者は子供ではなく親を対象としていることに注意してください。
位置効果は親の収入レベルと時間によって異なるため、著者は各通勤地域と出生コホートの親の収入を条件として使用し、平均的な子供の平均結果を反映し、パーセンタイルランク（ドルレベルではない）を使用します。測定手段として。彼らは、子供iのパーセンタイルランク画像を、子供が全国分布にある出生コホートの他の人々と比較した子供の収入レベルとして定義しています。同様に、親のパーセンタイルランクp（i）も、子iの出生コホートにおける親の収入の全国分布に基づいています。この写真は、両親の収入がpである通勤ゾーンcの出生コホートsの子供たちの平均収入レベルを表しています。図1は、著者が1980年に生まれたシカゴの永住者の写真をどのように推定したかを示しています。グラフは、親の所得分布の各パーセンタイルに対応する30歳の子供の平均所得レベルをプロットしており、2つが線形関係にあることがはっきりとわかります。
次に、著者は、各通勤エリアcおよび出生コホートsの子供たちの収入レベルを両親の収入レベルに戻します。
次に、作成者は上記の回帰の近似値を使用して以下を推定し
ます。
図2は、各通勤地域の親の収入レベルの25％と75％に相当する、30歳の子供の平均収入レベルを示しています。ここで、著者は、これらの地図の変化が場所の因果関係によって引き起こされたのか、異なる場所に住む住民の異質性によって引き起こされたのかについて焦点を当てています。
III.B.曝露効果の定義の著者は
、子供が住んでいる場所の永住者の達成が1％増加した場合に、子供の潜在的な達成が平均してどれだけ増加するかを判断しようとします。彼らは、子供時代の曝露効果を推定するために地域を越えて移動する子供たちを研究することによってこの質問に答えることを選びました。著者は、m歳の曝露効果を、永住者の達成が1％向上する地域でm歳を過ごす子供たちへの影響と定義しています。
子供がm歳から新しいコミュニティにランダムに割り当てられ、残りの子供時代を過ごすと仮定すると、子供たちの終わりの写真の最良の線形予測値は次のように定義できます。
III.C. 観察データにおける暴露効果の推定
IV。小児暴露効果の
ベースライン推定値IV.A. セミパラメトリック推定
IV.B.パラメトリック推定
実際、式（5）には200,000を超える固定効果が含まれているため、小さなサンプルで推定することは困難であり、家計の固定効果などの他の制御変数を導入することは困難です。したがって、この部分では、著者は、固定効果によって捕捉される2つの主要な要因を制御するモデルを確立しました。（i）元のコミュニティの品質。これは、永住者の予測結果を親の所得パーセンタイルと比較します。出生コホートの固定効果が相互作用する元のコミュニティ;（ii）移行の干渉コストは、移行年齢と親の収入によって異なる場合があります。このモデルでは、作成者は移行年齢の固定効果を使用して、親の収入パーセンタイルと相互作用します。そして最後に次のモデルを取得します。
表IIの列（1）から（5）は、さまざまな条件下での曝露効果の推定結果を示しています。γはすべて0.04前後であり、比較的堅牢であることがわかります。
IV.C.メカニズム
このセクションでは、著者は子供の結果に影響を与える近隣のメカニズムを分析します。まず、著者は、地域間の労働市場の状況と地域の生活費の変化によって引き起こされる違いに基づいて、子供の成長環境の役割を区別します。表IIの列（6）から、子供が24歳で住んでいる通勤区域の固定効果を考慮した後、曝露効果は0.031であることがわかります。これは、与えられた労働市場の条件下で、単純接触効果は主に、良好な子供時代の環境での成長の違いは、労働市場に参入する前に永住者（たとえば、20代前半の人々）の収入が多い地域に移動することによって引き起こされます収入への影響。第二に、著者は異なるサブサンプルの下での曝露効果の不均一性を調べ、より良いコミュニティに移動すると最終結果が改善されるが、より悪いコミュニティに移動すると改善されないことを発見しました。子供時代の一部を良いコミュニティで過ごします。コミュニティは、その後のコミュニティ環境の悪化から子供を保護しません。高中所得世帯の子供は、低中所得家族の子供よりも曝露効果が大きくなります。最後に、著者は曝露効果と臨界年齢効果を区別します。クリティカルエイジモデルは、さまざまなコミュニティへの移動の影響が子供の年齢によって異なることを予測していますが（たとえば、Lynch＆Smith、2005）、期間を強調していません。したがって、臨界年齢ビューでは、特定の臨界年齢での子供の環境の改善が必要ですが、露出効果ビューでは、子供時代を通して生活環境の継続的な改善が必要です。
V.ベースライン設計の検証
以前の分析は著者が提唱した仮定に依存していたため（つまり、子供がより良いコミュニティに移動するか、より悪いコミュニティに移動するかにかかわらず、潜在的な結果は移行時の年齢によって変化しません）。この章の著者は、この仮説の妥当性を示しています。彼らは観察不可能な誤差項を2つの部分に分けました。1つは親の遺伝子や教育などの固定された家族の入力要因であり、もう1つは親の職業などの時間とともに変化する家族の要因です。
VA兄弟の比較
時変観測量のVB制御
次に、著者は、時変家族要因によって引き起こされる偏差を解決するために、両親の収入と婚姻状況の変化を制御します。移住前後1年間の親の所得水準の変化と移住時の子供の年齢との相互作用、および移住前後の1年間の母親の婚姻状況と子供の年齢との相互作用移行の時間が経過すると、式（6）が推定され、図VのパネルBと表IIの列（9）の結果が得られます。グラフから、露出効果はコントロール前と同様であることがわかります。したがって、収入と世帯構造の変化は、推定バイアスの重要な原因ではありません。
VC変位ショック
VD結果ベースのプラセボテスト
最後に、著者は、出生コホート、所得分布のパーセンタイル、および子供の性別の3つの側面からプラセボテストを実施しました。出生コホートについて、著者は出生コホートをベンチマークとして使用し、前後のコホートの曝露効果を推定しました。図VIIの赤い線は推定結果であり、垂直の破線の赤い三角形の点は基本的なものを表しています。回帰結果-0.04。青い線は、出生コホートの最初の4年間から次の4年間も含まれるすべての特定のコホートの予測される曝露効果を示しています。
次に、著者は特定の分位数収束テストを実施しました。まず、各通勤区域cの永住者の子供たちの収入が24歳で上限または下限になる確率を予測します。次に、式（1）と同様の式を使用して、親の収入レベルp上位10％の子供または失業中の子供が回帰を実行する子供の収入を比較するために使用されます;最後に、回帰の適合値を使用して、失業し、90パーセンタイルを超える確率を計算します。表IIIは、分布の予測値を使用して得られた露出効果を示しています。
子どもの性別については、サンプルを性別で分けていることを除けば、基本的には以前と同じ推定方法である。具体的な結果は表IVからわかる。曝露効果は約0.03である。（7）の結果サンプルを少なくともに制限することに基づいています。男の子と女の子のいる家族がいます。
全体として、基本的な推定値にさまざまな改善が加えられているにもかかわらず、露出効果は基本的に約0.04です。さらに、欠落している可能性のある変数は、（i）曝露時間に比例して家族に影響を及ぼし、（ii）親の収入と婚姻状況の変化に直交し、（iii）移動によって引き起こされる移住に持続的な影響を与える必要があります。ショック、（Iv）出生コホート、分位数、性別に基づいて、曝露時間に比例した永住者の結果を正確に再現します。ただし、著者は、除外される可能性のある変数がこれらの属性を持っている可能性は低いと考えており、したがって、曝露効果の推定値は不偏推定値であると考えています。
VI。その他の結果
この章では、著者はさらに、大学進学、結婚、若者の出生、若者の雇用など、収入以外の結果の他の側面に対する近隣の影響を推定しました。具体的な結果を図VIIIに示します。大学入学率の高いコミュニティに早く引っ越すと、子供が大学に入学する可能性が高くなることを見つけるのは難しいことではありません。同様に、結婚率の高いコミュニティに早く引っ越すと、子供が結婚する確率が高くなります（露出効果はそれぞれ0.037と0.025）。青年期の出生率、つまり13〜19歳の子供を産む率に関して、著者はまた、有意な子供時代の曝露効果を発見しました。さらに、パネルDから、若者の雇用に対する近隣の影響は不連続であることがわかります。著者は、近隣効果は、子供時代のさまざまな時期のさまざまな経験によって部分的に引き起こされる可能性があると考えています。たとえば、特定の地域では、特定の年齢が夏に働く可能性があります。
VII。結論
この記事は、子供の経済的流動性の機会は、彼らが育ったコミュニティによって決定されることを示しています。近隣地域は、子供の曝露効果に影響を与えることにより、子供の長期的な結果に影響を与えます。永住者の収入が高い地域に住む1年ごとに、子供の将来の収入は増加し、23歳までの年間曝露率は4％になります。永住者のレベルへの収束。これらの結論は、経済的流動性の低い場所に投資して成果を改善したり、家族がより多くの機会のある地域に移動するのを支援したりするなど、場所に焦点を当てることによって経済的流動性を改善するというアイデアに影響を与えました。ただし、特定のポリシーを決定する場合は、各コミュニティの因果関係を決定し、一部のコミュニティが他のコミュニティよりも優れた結果を生み出す理由を理解する必要があります。著者はまた、このシリーズの次の論文でこれらの問題をより詳細に分析します。
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