Measuring intergenerational earnings mobility in Spain : a selection-bias-free approach
Cervini-Plá, María
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Economia Aplicada

Fecha: 2009
Descripción: 30 p.
Resumen: This paper analyses intergenerational earnings mobility in Spain correcting for different selection biases. We address the co-residence selection problem by combining information from two samples and using the two-sample two-stage least square estimator. We find a small decrease in elasticity when we move to younger cohorts. Furthermore, we find a higher correlation in the case of daughters than in the case of sons; however, when we consider the employment selection in the case of daughters, by adopting a Heckman-type correction method, the diference between sons and daughters disappears. By decomposing the sources of earnings elasticity across generations, we find that the correlation between child's and father's occupation is the most important component. Finally, quantile regressions estimates show that the influence of the father's earnings is greater when we move to the lower tail of the offspring's earnings distribution, especially in the case of daughters' earnings.
Derechos: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades. Creative Commons
Lengua: Anglès
Colección: Departament d'Economia Aplicada. Documents de treball
Colección: Document de treball (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Economia Aplicada) ; 0904
Documento: Working paper
Materia: Pares i fills ; Aspectes econòmics ; Igualtat d'oportunitats



30 p, 285.5 KB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Working papers > Departamento de Economía Aplicada. Documentos de trabajo

 Registro creado el 2009-07-14, última modificación el 2025-03-31



   Favorit i Compartir