Returns to Investment in University Education - Economics Career at Continental University
Notice bibliographique
Résumé
The present work analyzes the returns to the years of superior schooling of graduates of Economics Career at Continental University within the labor market of the region Junín of the period 2019. For this purpose, the returns to education are investigated under the normal assumptions of Mincer's equation, and later the incorporation of the instrumental variable: school of origin is proposed, in order to correct the problem of endogeneity. Finally, to correct the problem of selection bias, Heckman's technique is used: two-stage regression. This consists of first analyzing the probability of accessing the labor market in the Junín region in terms of variables such as: geographic location, school of origin, age, direct costs. Subsequently, analyzing the return to years of schooling. Likewise, it is important to specify that in the modeling of the probability a second regression is estimated incorporating the variable Academic Grade in order to be able to study the Sheepskin Effect. The results obtained showed that the return to years of schooling is 0.8%, which is not significant and is not corrected for Heckman's selection bias. We also have that the R2 is 10.11% which is very low for this type of cross-sectional data. This result is explained by the degree of rootedness of the graduates in staying in the Huancayo province and the low migration to other labor markets. In addition, this means that they do not have better working conditions that can be transformed into higher income.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».