A Closer Look at the Effect of Education on Income: Angrist-Krueger Reconsidered
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we reconsider the well-known analysis of the effect of education on income by Angrist and Krueger (1991). In order to account for possible endogeneity of the education spell, these authors use quarter of birth to form valid instruments. Angrist and Krueger apply a classical method, two-stage least-squares (2SLS), and consider results for data sets on individuals from all states of the US. In this paper the research by Angrist and Krueger is extended both in a methodological and an empirical way. Classical as well as Bayesian methods are used. Bayesian results under the Jeffreys prior are emphasized, as these results are valid in finite samples and because in the instrumental variables (IV) regression model the Jeffreys prior is in a certain sense, truly, non-informative. Further, it is considered how results vary between subsets of the data corresponding to regions of the US. Finally, some assumptions of Angrist and Krueger are investigated and it is examined if one could still obtain usable results if some assumptions are dropped. Our main findings are: (1) The Angrist-Krueger results on returns to education for the USA are almost
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».