The description of the assignment

Short Writing Assignment 2: Quantitative Immigration Data Analysis Please submit answers to the questions below in the PDF file that results from printing your Jupyter notebook to PDF. Note that to print your code and output to PDF you need to make sure that your entire notebook runs, that is, there are no errors in your code. Please make sure to answer all parts of each question and to indicate the number of the section and question you are answering. You can answer each question in a separate code chunk in your notebook. This will help you to troubleshoot! Please also keep your answers concise and to the point. In this assignment you will practice elements of research design and analysis of quantitative data. You will have the opportunity to connect some of the arguments and theories that we have learned in class with patterns of quantitative data, and you will learn about the U.S. 1920s border closures and their economic impact on local labor markets with quantitative data. You are going to work with historical census data from 1900 to 1940 of state economic areas (SEAs). SEAs are groups of counties that represent a local labor market (i.e. each SEA represents a local labor market). In particular, you are going to work with the file 'sea.csv', which contains a subset of census variables and some transformations of these variables. This file includes the following variables: 'state' is a character variable that indicates a SEA's state. 'sea_type' is a character variable that indicates the economic sector of a SEA. 'quota_exposure' is a numeric variable that describes the intensity of a SEA's exposure to the quota system. Higher values denote more exposure to the quotas, that is, higher immigration restriction into a SEA. 'quota_exposure_state' is a numeric variable that describes the intensity of a state's exposure to the quota system. Higher values denote more exposure to the quotas, that is, higher immigration restriction into a state. 'income_change' is a numeric variable that describes the change in income of native-born workers in a SEA after the 1920s border closures (between 1910 and 1930). Positive values denote an increase in income, while negative values indicate a decrease in income after the 1920s border closures. 'european_immigrant_share_b' is a numeric variable that denotes the number of European immigrants into a SEA as a proportion of the SEA's total population before the 1920s border closures. Higher values indicate larger immigrant populations. 'immigration_change' is a numeric variable that describes the change in the share of European immigrants in a SEA after the 1920s border closures (between 1910 and 1930). Positive values denote an increase in the share of European immigrants, while negative values indicate a decrease in the share of immigrants after the 1920s border closures. 'num_mines_change' is a numeric variable that describes the change in the number of mines in a state after the 1920s border closures (between 1909 and 1929). Positive values indicate an increase in a state's number of mines, and negative values a decrease in the number of mines after the 1920s border closures.

Section 1 (10 points) Let's start by describing and exploring the data. a. What is the total number of observations in the data (i.e. the total number of SEAs)? For how many observations do we have information about the share of European immigrants before the 1920s border closures? Similarly, for how many observations do we have information about change in income of native-born workers between 1910 and 1930? (1 point) b. How many economic sectors do we have represented in the data and how many SEAs do we have in each economic sector? (1 point). Tip: use the `sea_type` variable. c. For SEAs in the mining sector, compute a bar plot with the average value of the share of European immigrants before the 1920s border closures by state. Order the bars from the state with the highest to the lowest share of immigrants in mining SEAs. Make sure to display your plot. (1 point). Tip: filter your data to mining SEAs using variable `sea_type`, compute the average share of European immigrants by state, and plot average values in the y-axis and states in the x-axis. d. Based on your computations to create the bar plot above, what is the average share of European immigrants before the 1920s border closures in mining SEAs in Minnesota? And in Texas? (1 point) e. Thinking about a simple model of labor supply and demand, with an inflexible labor demand and perfect substitutability between immigrant and native-born labor, in which of these two states would you expect lower wages for native-born workers in mining before 1920? (1 point) Now, we will shift gears to assess the impact of the 1920s border closures on immigration inflows, native-born income and mining production. So that you are better acquainted with the 1920s border closures and the policy debates around them, you will read pages 168-169 of Abramitzky et al. (2023), available with this assignment materials. f. In your own words, briefly describe the 1920s debate among researchers, policymakers and stakeholders about the possible effects of immigration restrictions on the U.S. workforce. (1 point) g. In your own words, explain the immigration quota system and its allocation scheme that resulted from the Immigration Act of 1924, and describe why it disadvantaged Southern and Eastern Europeans. (1 point) Now, you will assess the impacts of the quota system.

h. Compute a scatter plot displaying the correlation between SEAs exposure to the quota system (in the x-axis) and change in the share of European immigrants after the Immigration Act of 1924 (in the y-axis). In your plot, make sure to include a linear regression line summarizing the correlation between quota exposure and change in European immigration. Make sure to display your plot. (1.5 points) i. Based on the correlation between SEAs quota exposure and change in European immigration displayed in your scatter plot, would you say that the quota system was effective in restricting immigration, why? (1.5 points) EXTRA CREDIT (3 points) j. Now, compute a scatter plot displaying the correlation between SEAs exposure to the quota system (in the x-axis) and change in native-born income after the Immigration Act of 1924 (in the y-axis). In your plot, make sure to include a linear regression line summarizing the correlation between quota exposure and change in native-born income. Make sure to display your plot. Based on the correlation between SEAs quota exposure and change in native-born income displayed in your scatter plot, would you say that the quota system benefited native-born workers? (1 point) k. Compute a scatter plot displaying the correlation between SEAs exposure to the quota system (in the x-axis) and change in native-born income after the Immigration Act of 1924 (in the y-axis), identifying with a different color agriculture, manufacture and mining SEAs. Make sure to include a linear regression line summarizing the correlation for each of these three groups of SEAs. Tip: make a "scatter plot by group" in ggplot2. Make sure to display your plot. Does your answer to the previous question change depending on whether the native born are employed in agriculture, manufacture or mining? (1 point) l. Lastly, compute a scatter plot displaying the correlation between state exposure to the quota system (in the x-axis) and change in the number of mines after the Immigration Act of 1924 (in the y-axis). In your plot, make sure to include a linear regression line summarizing the correlation between state's quota exposure and change in number of mines. Make sure to display your plot. Based on the correlation displayed on your scatterplot, what can you infer about the impact of the quota system on mining production and what can you conclude about the substitutability between immigrant and native-born labor in mining? (1 point

This is theportion of a paper by Abramitzky et al.

Actions that you need to read to complete the assignment. (below)

". Immigration Policy in the Early Twentieth Century America had an open immigration policy toward European immigrants in the 150 years after its founding, punctuated by periodic outbreaks of anti-immigrant sentiment (Hutchinson 1981; Higham 2002).8 The first national attempt at broad immigration restriction was a bill requiring a literacy test for entry to the United States, which was proposed (but not adopted) in 1891 (Fairchild 1917). The Dillingham Commission, which was convened by Congress in 1907 to study immi- gration, recommended applying literacy and wealth tests for immigrant entry along- side numerical limits on immigration. A literacy test was eventually adopted in 1917 but by then was deemed ineffective, both because it was poorly enforced and because literacy rates in Europe had risen rapidly (Dillingham and Bennet 1911). Like today, contemporary observers in the early twentieth century debated the likely effect of immigration restrictions on the existing workforce. Jeremiah Jenks, an economist at Cornell and a member of the Dillingham Commission, argued that immigrants displaced the US-born from the manufacturing and min- ing sectors and lowered wages, writing that "it is undoubtedly true that the avail- ability of the large supply of recent immigrant labor has prevented an increase in wages which otherwise would have resulted during recent years from the increased demand for labor" (Jenks and Lauck 1922, 195 ). Others disagreed, suggesting that low-skilled immigrants were complements to the higher-skilled US-born workforce. Edward Steiner, professor at Grinnell College, asserted that "not many have been crowded out [by immigration] ... the [US-born] do not care to go back to the track, the pickax and the shovel" (Steiner 1909, 190-91). The agricultural sector also lobbied against immigration quotas, assert- ing that immigrant workers were willing to perform farm labor tasks that the US-born workforce refused to do (Wang 1975). After a series of unsuccessful attempts to close the border, the era of open immi- gration came to an end in the 1920s. 9 In 1921, Congress passed the Emergency Quota Act, which set an annual quota of 360,000 for immigrants from Europe (compared to around 800,000 entrants per year in the early 1910s). Entry slots were allocated by country of origin and were set to 3 percent of the foreign-born stock from each nationality living in the United States as of 1910. The Immigration Act of 1924 (also known as the Johnson-Reed Act) made the quota system permanent and enacted two major changes to the allocation scheme: shifting the base year for measuring the immigrant stock from 1910 to 1890 and lowering the inflow from 3 percent to 2 percent of that stock per year. Setting the base year to 1890 further disadvantaged Southern and Eastern Europeans, whose numbers in the United States were smaller in that year. The annual quota for affected countries was set at 150,000 in 1929 and 8 The arrival of poor Irish immigrants escaping the Great Famine of the 1840s gave rise to the (short-lived) nativist Know-Nothing party and a series of state-level regulationsparticularly in Massachusetts and New York allowing for aliens "likely to become a public charge" to be barred from entry or deported after arrival (Hirota 2016; Alsan, Eriksson, and Nimesh 2018; Collins and Zimran 2019). At the national level, the Chinese Exclusion Act of 1882 was followed by a series of incremental restrictions on contract labor and the entry of criminals, paupers, and other "undesirable" groups (Daniels 2004; Lew-Williams 2018; Okrent 2020). 9 Goldin (1994) provides an excellent overview of the attempts to impose immigration restrictions in this period.

VOL. 15 NO. 1 169ABRAMITZKY ET AL.: LESSONS FROM THE 1920S BORDER CLOSURE remained largely unchanged until the 1965 Immigration and Naturalization Act (for details on the policy debates, see King 2000; Tichenor 2009).10 Immigration from the Americas, including Canada, Mexico, and the Caribbean, was not regulated by these acts. 11 The country-of-origin formula differentially affected immigration from each European country. The quotas assigned to immigrants from Northern and Western Europe were relatively generous, whereas immigration from Southern and Eastern Europe was severely restricted because the immigrant stock from these countries was small in 1890. Less than 20 percent of the 1924 quota was assigned to countries from Southern and Eastern Europe. As a result, immigration from these sending regions fell from 70 percent of the total immigrant flow in the 1910s to 15 percent of the flow after 1924. Figure 1 displays the variation in immigration flows by sending region and decade that drives our empirical strategy. Panel A documents patterns by sending country, and panel B groups these countries into "high restriction" (i.e., Southern and Eastern Europe), "low restriction" (i.e., Northern and Western Europe), and "no restriction" (i.e., Western Hemisphere) regions. Nearly six million immigrants from high-restriction countries entered the United States from 1902 to 1910. After the quota's passage, this sum fell to less than one million. Immigration from low-re- striction countries also fell during this period, but to a lesser degree, and some of the available quota slots went unfilled, suggesting that some of this decline may not have been legislated but instead may have been driven by changes in the underlying demand to immigrate to the United States. By contrast, immigration from the Western Hemisphere increased, quadrupling from the 1900s to the 1920s.12 Economists at the time argued that immigrants from Canada and Mexico were responding to new opportunities arising from the restriction of European immigration (Abbott 1927). The qualitative history also emphasizes that Mexican arrivals increased in the 1920s in response to the border closure."

Data for the assignment(below)

State sea region quota_exposureincome_us_born_bincome_us_born_aincome_changeeuropean_immigrant_share_beuropean_immigrant_share_aimmigration_changeimmigrant_mining_share_bimmigrant_mining_share_aimmigration_mining_changequota_exposure_statenum_mines_bnum_mines_anum_mines_changesea_type alabama 1 east south central div######## 6.371574 6.424527 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 2 east south central div######## 6.339348 6.352386 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 3 east south central div######## 6.388481 6.447021 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 mining alabama 4 east south central div######## 6.662834 6.778395 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 mining alabama 5 east south central div######## 6.350822 6.392849 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 7 east south central div######## 6.323179 6.382163 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 mining alabama 8 east south central div######## 6.297006 6.380866 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 9 east south central div######## 6.489426 6.777207 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 302 242 -60 manufacture alabama 10 east south central div######## 6.320171 6.358778 ######## ######## ######## ######## ######## 0.0625 ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 11 east south central div######## 6.314617 6.36583 ######## ######## ######## ######## ######## 0.0625 ######## ######## 302 242 -60 agriculture alabama 13 east south central div######## 6.718529 6.741644 ######## ######## ######## ######## ######## 0.04 ######## ######## 302 242 -60 manufacture arizona 14 mountain division######## 7.033318 7.064483 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 242 134 -108 mining arizona 15 mountain division######## 7.080028 7.069036 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 242 134 -108 mining arizona 16 mountain division######## 6.913094 7.046264 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 242 134 -108 mining arizona 17 mountain division######## 7.01101 7.058663 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 242 134 -108 mining arkansas 18 west south central div######## 6.706462 6.744301 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 19 west south central div######## 6.715814 6.736279 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 20 west south central div######## 6.717428 6.702784 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 mining arkansas 21 west south central div######## 6.727396 6.735061 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 22 west south central div######## 6.760283 6.836247 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 manufacture arkansas 23 west south central div######## 6.702411 6.690565 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 24 west south central div######## 6.703521 6.737888 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 25 west south central div######## 6.676503 6.688921 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 26 west south central div######## 6.683547 6.718998 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 27 west south central div######## 6.685038 6.72591 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture arkansas 29 west south central div######## 6.687027 6.740587 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 146 121 -25 agriculture california 30 pacific division######## 7.194893 7.194788 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 agriculture california 31 pacific division######## 7.246046 7.262898 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 32 pacific division######## 7.27291 7.30307 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 33 pacific division######## 7.271896 7.270098 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 agriculture california 34 pacific division######## 7.224443 7.251342 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 35 pacific division######## 7.217019 7.249522 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 mining california 36 pacific division######## 7.266739 7.280624 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 37 pacific division######## 7.293149 7.289056 ######## ######## ######## ######## 0.06 ######## ######## ######## 1271 340 -931 agriculture california 38 pacific division######## 7.294611 7.299775 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 39 pacific division######## 7.269767 7.253937 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 mining california 40 pacific division######## 7.311434 7.290224 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 41 pacific division######## 7.225256 7.255708 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 agriculture california 42 pacific division######## 7.290783 7.306064 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 43 pacific division######## 7.310498 7.294591 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 mining california 44 pacific division######## 7.257004 7.288758 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 mining california 45 pacific division######## 7.251431 7.290291 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 manufacture california 46 pacific division######## 7.174619 7.208807 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1271 340 -931 mining colorado 47 mountain division######## 6.975008 7.02036 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining colorado 48 mountain division######## 6.996666 7.003156 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining colorado 50 mountain division######## 7.030871 7.018706 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining colorado 51 mountain division######## 7.066328 7.049188 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining colorado 52 mountain division######## 7.022845 7.002542 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining colorado 53 mountain division######## 7.008898 7.008433 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 1575 333 -1242 mining connecticut 54 new england division######## 7.103371 7.142802 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 75 42 -33 manufacture connecticut 55 new england division######## 7.174839 7.220573 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 75 42 -33 manufacture connecticut 56 new england division######## 7.219917 7.259919 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 75 42 -33 manufacture connecticut 57 new england division######## 7.200821 7.236898 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 75 42 -33 manufacture connecticut 58 new england division######## 7.104051 7.122056 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 75 42 -33 manufacture delaware 59 south atlantic division######## 6.704359 6.808946 ######## ######## ######## ######## 0.0625 ######## ######## agriculture delaware 60 south atlantic division######## 7.03234 7.128559 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## manufacture district of columbia 61 south atlantic division######## 7.35484 7.389752 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## manufacture florida 62 south atlantic division######## 6.592699 6.704661 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 manufacture florida 63 south atlantic division######## 6.559106 6.67185 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 agriculture florida 64 south atlantic division######## 6.837057 7.057244 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 manufacture florida 65 south atlantic division######## 6.490573 6.591022 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 agriculture florida 66 south atlantic division######## 6.636469 6.842576 ######## ######## ######## ######## ######## 0.04 ######## ######## 96 65 -31 agriculture florida 67 south atlantic division######## 6.615573 6.742397 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 agriculture florida 68 south atlantic division######## 6.828425 6.913013 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 manufacture florida 69 south atlantic division######## 6.765383 6.739381 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 manufacture florida 70 south atlantic division######## 6.814477 7.023062 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 96 65 -31 agriculture georgia 71 south atlantic division######## 6.502774 6.565653 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 72 south atlantic division######## 6.517877 6.593091 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 73 south atlantic division######## 6.477985 6.491844 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 74 south atlantic division######## 6.50208 6.514185 ######## ######## ######## ######## 0.005 ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 75 south atlantic division######## 6.740599 6.830484 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 manufacture georgia 76 south atlantic division######## 6.518653 6.555556 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 77 south atlantic division######## 6.469172 6.527215 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 79 south atlantic division######## 6.666589 6.769643 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 manufacture georgia 80 south atlantic division######## 6.795271 6.789623 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 109 81 -28 manufacture georgia 81 south atlantic division######## 6.457856 6.513423 ######## ######## ######## ######## 0.04 ######## ######## ######## 109 81 -28 agriculture georgia 83 south atlantic division######## 6.469892 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mountain division######## 6.97278 6.996659 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 370 65 -305 mining idaho 91 mountain division######## 7.00376 7.0359 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 370 65 -305 agriculture illinois 92 east north central div######## 6.943413 6.962011 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 manufacture illinois 93 east north central div######## 7.049995 7.124744 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 manufacture illinois 94 east north central div######## 7.03426 7.120757 ######## ######## ######## ######## 0.28125 ######## ######## ######## 759 486 -273 manufacture illinois 95 east north central div######## 6.98994 6.990829 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 manufacture illinois 96 east north central div######## 7.202516 7.237953 ######## ######## ######## 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103 east north central div######## 6.936749 6.985428 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 mining illinois 104 east north central div######## 6.846747 6.871133 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 mining illinois 105 east north central div######## 6.96385 7.040499 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 mining illinois 106 east north central div######## 6.848997 6.924991 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 agriculture illinois 107 east north central div######## 6.86093 6.939254 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 agriculture illinois 108 east north central div######## 6.859841 6.937741 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 759 486 -273 mining illinois 109 east north central div######## 6.853484 6.898763 ######## 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central div######## 6.763701 6.822713 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 431 207 -224 manufacture iowa 137 west north central div######## 6.878996 6.948557 ######## ######## ######## ######## ######## 0.03125 ######## ######## 431 207 -224 manufacture kansas 138 west north central div######## 6.68597 6.713287 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 582 257 -325 agriculture kansas 139 west north central div######## 6.648814 6.688653 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 582 257 -325 agriculture kansas 140 west north central div######## 6.631048 6.650305 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 582 257 -325 agriculture kansas 141 west north central div######## 6.675324 6.728632 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 582 257 -325 agriculture kansas 142 west north central div######## 6.763858 6.889 ######## ######## ######## 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west south central div######## 6.697442 6.778019 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture louisiana 172 west south central div######## 6.693091 6.75961 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture maine 173 new england division######## 6.952147 6.900344 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 102 56 -46 manufacture maine 175 new england division######## 6.846782 6.825031 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 102 56 -46 agriculture maine 176 new england division######## 6.932175 6.89497 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 102 56 -46 manufacture maine 177 new england division######## 6.941101 6.946998 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 102 56 -46 manufacture maryland 178 south atlantic division######## 6.846238 6.93333 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 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north central div######## 6.892482 6.985285 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 173 117 -56 manufacture michigan 205 east north central div######## 6.917779 7.101824 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 173 117 -56 manufacture michigan 206 east north central div######## 6.946327 7.101053 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 173 117 -56 manufacture michigan 207 east north central div######## 6.920437 7.018718 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 173 117 -56 manufacture michigan 208 east north central div######## 7.106997 7.224394 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 173 117 -56 manufacture michigan 209 east north central div######## 6.905325 6.949832 ######## ######## ######## ######## 0.05 ######## ######## ######## 173 117 -56 agriculture michigan 210 east north central div######## 6.921315 7.009715 ######## 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east south central div######## 6.301679 6.367442 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture mississippi 224 east south central div######## 6.326426 6.422544 ######## ######## ######## ######## ######## 0.0125 ######## agriculture mississippi 225 east south central div######## 6.317261 6.572158 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture mississippi 226 east south central div######## 6.346007 6.373047 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture mississippi 227 east south central div######## 6.338904 6.434051 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture mississippi 228 east south central div######## 6.296638 6.369793 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## agriculture mississippi 229 east south central div######## 6.339294 6.415088 ######## ######## ######## ######## 0.05 ######## ######## agriculture mississippi 230 east south central 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north carolina 306 south atlantic division######## 6.460758 6.540649 ######## ######## ######## ######## 0.05 0.125 0.075 ######## 130 123 -7 agriculture north carolina 307 south atlantic division######## 6.470761 6.575522 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 130 123 -7 agriculture north carolina 308 south atlantic division######## 6.453922 6.590922 ######## ######## ######## ######## ######## 0.04 ######## ######## 130 123 -7 agriculture north carolina 309 south atlantic division######## 6.497482 6.540515 ######## ######## ######## ######## 0.2 0.2 0 ######## 130 123 -7 agriculture north carolina 310 south atlantic division######## 6.477213 6.561868 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 130 123 -7 agriculture north dakota 311 west north central div######## ######## ######## ######## ######## agriculture north dakota 314 west north central div######## 6.616222 6.6355 ######## ######## ######## ######## ######## 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central div######## 6.856052 6.903047 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 964 744 -220 agriculture ohio 336 east north central div######## 7.112984 7.174018 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 964 744 -220 manufacture ohio 337 east north central div######## 6.850404 6.958047 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 964 744 -220 mining ohio 339 east north central div######## 6.872928 6.917076 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 964 744 -220 mining oklahoma 340 west south central div######## 6.797664 6.786829 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 212 245 33 agriculture oklahoma 341 west south central div######## 6.809268 6.819941 ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## ######## 212 245 33 agriculture oklahoma 344 west south central div######## 6.802486 6.815534 ######## ######## ######## 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