Educational mismatches and earnings in Poland: are graduates penalised for being overeducated?
Notice bibliographique
Résumé
Qualification mismatch is defined as the difference between the level of qualifications held by employees and those required by the type of work they do. Basing on Kiker et al. (1997), a measure of overeducation and undereducation is proposed on the basis of the ISCO 08 classification of occupations. The dominant education level is determined for a given occupation’s 3-digit group on the basis of the distribution of education levels for employees in that occupation. Each individual having exactly the dominant level of education is considered well-matched. Those with higher levels of education are considered overeducated, those with lower levels − undereducated. An extended Mincer wage regression model with Heckman correction for non-random selection is estimated, using LFS data for Poland for the second quarter of 2013. Significant wage penalties are found in cases of overeducation status, along with positive wage premia for being undereducated, this confirming findings to be noted in the literature of other countries. Applying an approach after Duncan and Hoffman (1981), I find significant positive returns to years of overschooling and negative for underschooling. Young participants on the labour market (graduates) are less penalised for being overeducated, which suggests their overeducation is not necessarily a manifestation of lower ability.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».