The remaining rows of Table 8 re-es

The remaining rows of Table 8 re-estimate the regression models using alternative definitions
for the vector I. As noted earlier, the citizenship status of a person may be partly
endogenous, as many immigrants become naturalized citizens to escape the impact of the
PRWORA cutbacks. One simple solution to this problem is to use the immigrant’s year
of arrival in the United State to define the various groups. In the second row, the dummy
variables in the vector I indicate if a person is native, has lived in the United States for more
than 10 years, has lived in the United States for fewer than 10 years, or is a refugee. The
coefficient δ reported in the first column is −1.01 (0.87). Moreover, note that the coeffi-
cient is 0.28 (0.74) in the second column, where the dependent variable is the probability
of being covered by some type of health insurance. Therefore, there seems to be a negative
structural relation between the probability of receiving Medicaid and the probability
of having some type of health insurance coverage, again suggesting a strong crowdout
effect

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แถวที่เหลือ 8 ตารางประเมินแบบจำลองถดถอยที่ใช้ข้อกำหนดทางเลือกใหม่สำหรับเวกเตอร์ฉัน ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ สถานะสัญชาติของบุคคลอาจเป็นบางส่วนendogenous เป็นนานมากเป็น พลเมือง naturalized หนีผลกระทบของการPRWORA cutbacks แก้ปัญหาหนึ่งปัญหานี้จะใช้ปีอพยพของมาถึงในสหรัฐเพื่อกำหนดกลุ่มต่าง ๆ ในแถวสอง ตัวแทนเชิดตัวแปรในเวกเตอร์ที่ฉันระบุว่า คนพื้นเมือง มีชีวิตอยู่ในสหรัฐอเมริกาสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกว่า 10 ปี มีชีวิตอยู่ในสหรัฐอเมริกาน้อยกว่า 10 ปี หรือเป็นผู้ลี้ภัย ที่δสัมประสิทธิ์ที่รายงานในคอลัมน์แรกเป็น −1.01 (0.87) นอกจากนี้ โปรดทราบว่า coeffi -cient เป็น 0.28 (0.74) ในคอลัมน์สอง ความน่าเป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับของถูกครอบคลุมโดยบางชนิดของการประกันสุขภาพ ดังนั้น มีน่าจะ เป็นค่าลบโครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างความน่าเป็นรับ Medicaid และความน่าเป็นมีบางชนิดของประกัน อีกแนะนำ crowdout แข็งแรงผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เหลือแถวของตารางที่ 8 เป็นประมาณการถดถอยแบบใช้นิยามทางเลือก
สำหรับเวกเตอร์ . ดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ สัญชาติ สถานะของบุคคล อาจจะส่วนหนึ่ง
ภายนอกเป็นผู้อพยพหลายกลายเป็นพลเมืองสัญชาติหนีผลกระทบของ
prwora ตัดทอน ง่ายวิธีการแก้ปัญหานี้คือการใช้ของต่างชาติปี
มาถึงในสหรัฐอเมริกา กำหนดกลุ่มต่าง ๆ ในแถวที่สอง , ดัมมี่
ตัวแปรในเวกเตอร์ที่ฉัน ระบุ หากเป็นคน พื้นเมือง ที่ได้อาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกาสำหรับ
กว่า 10 ปี ได้อาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกาสำหรับน้อยกว่า 10 ปี หรือเป็นผู้ลี้ภัย
สัมประสิทธิ์δรายงานในคอลัมน์แรกเป็น− 1.01 ( 2 ) นอกจากนี้ โปรดทราบว่า coeffi -
cient เป็น 0.28 ( 074 ) ในคอลัมน์ที่สองที่ตัวแปรความน่าจะเป็น
ถูกปกคลุมโดยบางชนิดของการประกันสุขภาพ ดังนั้น มันก็จะลบ
โครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นที่ได้รับ Medicaid และความน่าจะเป็น
มีบางประเภทของความคุ้มครองประกันสุขภาพ อีกว่า ผล crowdout
แข็งแรง