Household education and earnings: evidence from rural Peru
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the returns to education for households in rural Peru. In these and similar areas of the developing world, economic activity is typically observed at the household rather than at the individual level. Estimating the returns to education and other labour supply parameters becomes a complicated task of identification when the majority of income is derived from household level ventures such as farming and non-farm self-employment activities. This task is further complicated by imperfections in local markets, such as job rationing and poor access to markets. As a result, wages are not observed for a substantial proportion of economic activity. After a description of education in rural Peru in the first essay, the analysis turns to an investigation of the channels through which education affects earnings at the household level. Issues of aggregation over household members are discussed in the second essay. The analysis reveals that an allocative effect dominates education's effect on household earnings: households with more educated members are more likely to diversify their sources of income and generate more income from non-subsistence and non-farm activities. The last essay decomposes household earnings returns to schooling into various structural parameters of labour supply behaviour. In particular, this essay develops a simple methodology that allows the estimation of wage-dependent parameters, such as the elasticity of labour supply and the wage returns to education, when wages are unobservable. This analysis exploits regional variation in access to and the development of local markets in the problem of identification. Results indicate that education affects earnings disproportionately to its effect on hours. Thus, the results provide evidence of wage returns to education in rural Peru. Furthermore, the evidence provided in this dissertation quantifies the role of local market development in the determination of the returns to education. In more developed areas, education facilitates access to lucrative opportunities. These opportunities provide better wages and better hours than those in more isolated areas that depend more on subsistence agriculture. As a result, the interaction between education and local market development improves household welfare by increasing earnings and the consumption of leisure.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».