Revisiting the relationship between ability and sheepskin effects of schooling on individual earnings: The case of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Significant amount of recent research continues to produce evidence in support of the presence of sheepskin effects in returns to schooling both for developed and developing countries. However, researchers have not made many attempts to identify or empirically test the possible mechanisms that may generate such effects. A few noteworthy exceptions are Flores-Lagunes and Light (2010) for the U. S., Riddle (2008) for Canada and Shabbir & Ashraf (2011) and Shabbir (2013) for Pakistan. Shabbir and Ashraf (2011) summarily reports that the sheepskin effects for rural Pakistan persist in the face of controls for measures of innate and cognitive ability. The present paper revisits this issue and adds value by presenting and discussing all of the relevant empirical estimates in full detail. Further, the present analysis fully updates the review of the literature as well as the various aspects of the pertinent debate surrounding the nature of the sheepskin effects. This study reconfirms that significant sheepskin effects exist for rural Pakistan for diplomas obtained by completing primary, high school and perhaps also FA and BA levels. Further, according to the detailed empirical regression results presented and discussed in this paper, the sheepskin effects prove to be robust both to an inclusion of measure of innate ability (Raven Progressive Matrices) and „cognitive‟ ability (specially administrated tests of literacy and numeracy). This implies that sheepskin effects „signal‟ individual characteristics unrelated to these measures of ability. The findings have significant policy implications about the nature of the private vs. social returns to schooling
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».