Should We Teach Old Dogs New Tricks? The Impact of Community College Retraining on Older Displaced Workers. WP 2003-25.
Notice bibliographique
Résumé
This paper estimates the returns to retraining for older displaced workers--those 35 or older--by estimating the impact that community college schooling has on their subsequent earnings. Our analysis relies on longitudinal administrative data covering workers who were displaced from jobs in Washington State during the first half of the 1990s and who subsequently remained attached to the state’s work force. Our database contains displaced workers' quarterly earnings records covering 14 years matched to the records of 25 of the state's community colleges. We find that older displaced workers participate in community college schooling at significantly lower rates than younger displaced workers. However, among those who participate in retraining, the per-period impact for older and younger displaced workers is similar. We estimate that one academic year of such schooling increases the long-term earnings by about 8 percent for older males and by about 10 percent for older females. These per-period impacts are in line with those reported in the schooling literature. These percentages do not necessarily imply that retraining older workers is a sound social investment. We find that the social internal rates of return from investments in older displaced workers' retraining are less than for younger displaced workers and likely less than those reported for schooling of children. However, our internal rate of return estimates are very sensitive to how we measure the opportunity cost of retraining. If we assume that these opportunity costs are zero, the internal rate of return from retraining older displaced workers is about 11 percent. By contrast, if we rely on our estimates of the opportunity cost of retraining, the internal rate of return may be less than 2 percent for older men and as low as 4 percent for older women.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».