The effect of college education on health and mortality: Evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the returns to college attendance in Canada in terms of health and mortality reduction. To do so, we first use a dynamic health microsimulation model to document how interventions that incentivize college attendance among high school graduates may impact their health trajectory, health care consumption, and life expectancy. We find large returns both in terms of evity (4.1 years additional years at age 51), reduction in the prevalence of various health conditions (10-15 percentage points reduction in diabetes and 5 percentage points for stroke), and health care consumption (27.3% reduction in lifetime hospital stays, 19.7 for specialists). We find that education impacts mortality mostly by delaying the incidence of health conditions as well as providing a survival advantage conditional on having diseases. Second, we provide quasi-experimental evidence on the impact of college attendance on long-term health outcomes by exploiting the Canadian Veteran's Rehabilitation Act, a program targeted towards returning WW-II veterans and which incentivized college attendance. The impact on mortality is found to be larger than those estimated from the health microsimulation model (hazard ratio of 0.216 compared with 0.6 in the simulation model), which suggests substantial returns to college education in terms of healthy life extension which we estimate to be approximately one million canadian dollars.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».