Is a PhD worth more than a Master’s in the UK labour market? The role of specialisation and managerial position
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the potential earnings premium associated with a doctoral degree (PhDs, ISCED9) over postgraduate degrees (PGs, or Masters, ISCED7) in the UK. We assess this premium using a decade-worth of UK Labour Force Survey data (2011–2020). To explore the possible endogenous choice of post-graduate tracks, this paper deploys linear regression, (ordinary least squares, OLS), propensity score matching (PSM), and inverse probability weighting (IPWRA) to estimate the pay premium under varying identifying assumptions. The estimates show a positive return in terms of gross hourly pays in all models, along with a relevant role of managerial positions and degree of specialisation in employment position. Therefore, although a PhD is arguably mostly driven by taste for scientific pursuit, a PhD has on average also an economic pay-off. However, much of it depends on one’s capacity to acquire leadership positions – the most relevant factor disentangling those fulfilling or not their potential in terms of wages. We also provide a cost–benefit analysis over a life course showing that such a premium is overall modest, but subject to positive spikes for those in Science & Technology (STEM disciplines), getting managerial positions, and for women. Our findings suggest investigating further those personal and organisational factors that are conducive of unleashing highly educated potential.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».