Returns to higher education and dropouts: A double machine learning approach.

Autor/in	McNamara, Sarah
Institution	Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
Titel	Returns to higher education and dropouts: A double machine learning approach. Gefälligkeitsübersetzung: Erträge der Hochschulbildung für Studienabbrecher: Ein kombinierter Ansatz für maschinelles Lernen.
Quelle	Mannheim (2020), 45 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	ZEW discussion paper. 20-084
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Monographie
Schlagwörter	Frau; Bildungsertrag; Beschäftigungseffekt; Einkommenseffekt; Berufliche Stellung; Hochschulbildung; Studium; Abbruch; Mann; Großbritannien
Abstract	"This paper provides estimates of the short-term individual returns to Higher Education (HE) in the United Kingdom, focusing on the effects of attending HE on the labour market outcomes for dropouts. Results show differential labour market outcomes for dropouts vs. individuals who have never attended HE, where outcomes are employment, wages and occupational status. I find that female dropouts, on average, have a higher occupational status than those who have never participated in HE, but do not experience a wage premium. Conversely, male dropouts experience a wage premium relative those who have never participated in HE, but the effect on occupational status is comparatively small. The evidence is mixed, however, as both male and female dropouts are more likely to be unemployed, though the effect is larger for males." (Author's abstract, IAB-Doku).
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2021/3