Three Essays in the Economics of Education
Notice bibliographique
Résumé
In principal, public education provides a child's key means of skill accumulation, irrespective of background. In practice, however, the actual performance of public schooling is a disappointment, with stakeholders concerned that the current state of public education heightens inequality and prepares students inadequately for the workforce or higher learning. This thesis develops and applies novel econometric techniques to highlight education policies that may increase student achievement and reduce the pervasive test score gaps that plague public education today. Chapter 1 sets out a new approach that enables me to credibly identify dynamic interactions among school inputs for the first time. Such an approach is rarely adopted in empirical research due to stringent requirements: in an observational setting, identifying dynamic interactions requires period-by-period randomization. I overcome this challenge by combining rich administrative data with a rule whereby students are held accountable only if there are forty or more students in their demographic group. The rule provides useful year-to-year variation, supplying the backbone of my identification strategy. I then estimate the technology structurally and consider the efficacy of alternative accountability schemes: conditioning on initial test scores rather than prior test scores can increase average achievement and reduce inequality. Chapter 2 proposes an approach that allows researchers to identify separate treatment components from a single discontinuity. As an application, I consider the discontinuity associated with class size caps -- a widespread education policy used to reduce class sizes. My approach exploits the asymmetry between school-grades entering versus exiting treatment to distinguish the pure effect of changes in class size from the effect of a newly-hired teacher. Using data from New York City, I find that class size reductions increase student achievement, though these gains are counteracted by the newly-hired teacher. Chapter 3 uses a regression discontinuity design to investigate the merits of decentralized public goods provision in the context of Title I, the largest U.S. federal education funding program. My results indicate that the negligible impact of Title I is caused by its centralized nature: in a decentralized form, Title I generates a substantial improvement in student achievement, particularly for the socioeconomically disadvantaged.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».