Public Subsidies to Private Schools Do Make a Difference for Achievement in Mathematics: Longitudinal Evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Selection into private schools is the principal cause of bias when estimating the effect of private schooling on academic achievement. By exploiting the generous public subsidizing of private high schools in the province of Québec, the second most populous province in Canada, we identify the causal impact of attendance in a private high school on achievement in mathematics. Because the supply of highly subsidized spaces is much higher at the high school level than at the grade school level, 60% of transitions from the public to private sector occur at the end of grade school, we assume that these transitions are exogenous with respect to changes in transitory unobserved variables affecting math scores conditional on variables such as changes in income and child fixed effects. Using data from Statistics Canada’s National Longitudinal Survey on Children and Youth (NLSCY), we estimate the effect of attending a private high school on the percentile rank and a standardized math test score with different models (child fixed-effect, random-effect and a pooled OLS) and restricted samples to control for the degree of selection. The results, interpreted as a treatment on the treated effect show that the effect of changing schools, from a public grade school to a private high school, increases the percentile rank of the math score between 5 and 10 points and by between .13 to .35 of a standard deviation depending on the specifications and samples.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».