Learning and earning in Africa : where are the returns to education high?
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the role of learning - through formal schooling and time spent in the labor market - in explaining labor market outcomes of urban workers in Ghana and Tanzania. We investigate these issues using a new data set measuring incomes of both formal sector wage workers and the self-employed in the informal sector. In both countries we find significant, convex returns to education and large earnings differentials between sectors when we pool the data and do not control for selection. In Ghana there is a particularly steep age-earnings profile. We investigate how far a Harris-Todaro model of market segmentation or a Roy model of selection can explain the patterns observed in the data. We find highly significant differences across occupations and important effects from selection in both countries. The data is consistent with a pattern by which higher ability individuals queue for the high wage formal sector jobs such that the age earnings profile is convex for the self-employed in Ghana once we control for selection. The returns to education are far higher in the large firm sector than in others and in this sector they are linear not convex. In both countries there is clear evidence of convexity in the returns to education for the self-employed and here the average returns are low. The data used in this paper were collected by the Centre for the Study of African Economies, Oxford, in collaboration with the Ghana Statistical Office (GSO) and the Tanzania National Bureau of Statistics (NBS). The research, and the surveys on which it is based, has been funded by the Department for International Development (DfID) and the Economic and Social Research Council (ESRC) of the UK and by the IDRC in Canada. We are greatly indebted to numerous collaborators for enabling this data to be collected, particularly Emilian Karugendo and Trudy Owens in Tanzania, and Moses Awoonor-Williams, Geeta Kingdon and Andrew Zeitlin in Ghana. Andrew Kerr provided valuable assistance with the coding. An earlier version of this paper benefited from the input of seminar participants in IZA/Berlin and Cornell. We have discussed the points made in this paper extensively with Mans Soderbom who has offered many valuable suggestions. All errors are ours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».