Notice bibliographique
Résumé
African leaders are widely presumed to favor members of their own ethnic groups with patronage resources. We assess the empirical validity of this claim by studying ethnic favoritism in the education sector in Kenya. We use data on the educational attainment of more than fifty thousand Kenyans dating back to the colonial era, as well as information about the ethnic identities of Kenyan presidents, cabinet members, and high-level education bureaucrats since the 1960s. We find that having a coethnic as president during one’s primary school-age years is associated with about a one-quarter of a year increase in years of primary schooling and with substantial increases in the probability of attending and completing both primary and secondary school. Coethnics of the minister of education also acquire more schooling than children from other ethnic groups. In contrast to recent studies, multiparty political competition has no impact on the degree of ethnic favoritism by presidents and ministers of education. We find that these patterns stem from both targeting by elites and expectations of such targeting by parents who make decisions about investments in their children’s schooling. * The authors thank members of the Working Group in African Political Economy (WGAPE) and seminar participants at Dartmouth, Georgetown, MIT, NBER, Oxford, Penn, Princeton, Rochester, Stanford, Virginia, the World Bank, and the Juan March Institute for their helpful comments on earlier drafts. We also thank Antony Munene for his research assistance. Kramon acknowledges support by the Air Force Office of Scientific Research (AFOSR) under Award No. FA9550-09-1-0314. Posner thanks the Center for Advanced Study in the Behavioral Sciences for its support during the paper’s initial stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».