Human capital, social capital and scientific research in Europe: an application of linear hierarchical models

The theory of human capital is one way to explain individual decisions to produce scientific research. However, this theory, even if it reckons the importance of time in science, is too short for explaining the existing diversity of scientific output. The present paper introduces the social capital of Bourdieu (1980), Coleman (1988) and Putnam (1995) as a necessary complement to explain the creation of scientific human capital. This paper connects these two concepts by means of a hierarchical econometric model which makes the distinction between the individual level (human capital) and the cluster level of departments (social capital). The paper shows how a collection of variables can be built from a bibliographic data base indicating both individual behaviour including mobility and collective characteristics of the department housing individual researchers. The two level hierarchical model is estimated on fourteen European countries using bibliometric data in the fields of economics.Economics of science; human capital; social capital; hierarchical models; European science

Schooling effects and earnings of French University graduates: school quality matters, but choice of discipline matters more

Our aim in this article is to study the relation between earnings of French universities graduates and some characteristics of their universities. We exploit data from the Céreq's "Génération 98" survey, enriched with information on university characteristics primarily from the ANETES (yearbook of French institutions of higher education). We employ multilevel modeling, enabling us to take advantage of the natural hierarchy in our separate datasets, and thus to identify, and even to measure potential effects of institutional quality. Since we take into account many individual students characteristics, we are able to obtain an income hierarchy among the different disciplines : students who graduated in science, economics or management obtain the highest earnings. Below them, we and students who graduated in law, political science, communication or language and literature, while the ones who graduated in social studies earn the lowest incomes. On the institutional level, we need two significant quality effects : the rest is from the socioeconomic composition of the university's student population, and the second effect is from the university's network in the job market. These last two results remain stable when we examine subsamples of universities according to their dominant teaching fields, except for universities that are particularly concentrated in science.Demand for schooling, educational economics, human capital, salaries wage differentials, school choice

Human capital, social capital and scientific research in Europe: an application of linear hierarchical models

The theory of human capital is one way to explain individual decisions to produce scientific research. However, this theory, even if it reckons the importance of time in science, is too short for explaining the existing diversity of scientific output. The present paper introduces the social capital of Bourdieu (1980), Coleman (1988) and Putnam (1995) as a necessary complement to explain the creation of scientific human capital. This paper connects these two concepts by means of a hierarchical econometric model which makes the distinction between the individual level (human capital) and the cluster level of departments (social capital). The paper shows how a collection of variables can be built from a bibliographic data base indicating both individual behaviour including mobility and collective characteristics of the department housing individual researchers. The two level hierarchical model is estimated on fourteen European countries using bibliometric data in the fields of economics

Schooling effects and earnings of French University graduates: school quality matters, but choice of discipline matters more

Our aim in this article is to study the relation between earnings of French universities graduates and some characteristics of their universities. We exploit data from the Céreq's "Génération 98" survey, enriched with information on university characteristics primarily from the ANETES (yearbook of French institutions of higher education). We employ multilevel modeling, enabling us to take advantage of the natural hierarchy in our separate datasets, and thus to identify, and even to measure potential effects of institutional quality. Since we take into account many individual students characteristics, we are able to obtain an income hierarchy among the different disciplines : students who graduated in science, economics or management obtain the highest earnings. Below them, we and students who graduated in law, political science, communication or language and literature, while the ones who graduated in social studies earn the lowest incomes. On the institutional level, we need two significant quality effects : the rest is from the socioeconomic composition of the university's student population, and the second effect is from the university's network in the job market. These last two results remain stable when we examine subsamples of universities according to their dominant teaching fields, except for universities that are particularly concentrated in science

Peut on classer les universités en fonction de leur performance d'insertion ?

Les Document de Travail de l'IREDU, DT 2011/2, 29 p.Afin de mesurer la qualité de l'insertion de leurs diplômés, la très grande majorité des universités a développé un système d'observation régulier de l'insertion de leurs étudiants. Plus récemment, sous l'impulsion du MESR, une enquête commune à plus de 70 établissements a été réalisée sur les diplômés de master. Si l'objectif était de proposer aux étudiants une information nécessaire sur leurs débouchés professionnels, est apparue rapidement la tentation de classer les universités en fonction de leur "performance" d'insertion. Le travail proposé dans cet article se veut une contribution à la réflexion sur la pertinence d'une telle mesure à partir des enquêtes existantes. Dans une première partie, nous nous proposons de revenir sur le classement des universités présenté dans les premiers résultats publiés par le Ministère à partir de l'enquête Master 2007. Nous montrons que le poids des effets de structure et des effets régionaux du marché du travail influencent largement ce classement. Dans une seconde partie, nous nous proposons de discuter de la mesure des effets établissements sur l'insertion professionnelle à partir de la littérature existante notamment en économie de l'éducation. Comme on pourra le voir, il apparaît souvent difficile de mettre en évidence des effets nets liés aux établissements, notamment lorsque l'on tient compte des caractéristiques individuelles des étudiants au sein de ces établissements. Enfin, dans une troisième partie, à partir des données de l'enquête Génération 2004 du Céreq sur les sortants des universités, mais également des écoles d'ingénieurs, nous proposons de mesurer l'effet spécifique des établissements sur les salaires des diplômés, en contrôlant les caractéristiques individuelles des étudiants et celles de leur marché local du travail. Pour les différents types d'établissement d'enseignement supérieur, nous montrons que l'effet "établissement" est en général faible ou inexistant : la plus grande partie de la variance des salaires, quelle que soit la formation, est expliquée par des caractéristiques individuelles des diplômés et par la conjoncture sur le marché local du travail où la majorité d'entre eux s'insère. De plus, lorsqu'ils existent, une partie des effets établissements pour les universités s'explique par la part des boursiers sur critères sociaux dans l'établissement, qui a toujours un effet significatif et négatif sur la rémunération des diplômés

Peut on classer les universités en fonction de leur performance d'insertion ?

Afin de mesurer la qualité de l'insertion de leurs diplômés, la très grande majorité des universités a développé un système d'observation régulier de l'insertion de leurs étudiants. Plus récemment, sous l'impulsion du MESR, une enquête commune à plus de 70 établissements a été réalisée sur les diplômés de master. Si l'objectif était de proposer aux étudiants une information nécessaire sur leurs débouchés professionnels, est apparue rapidement la tentation de classer les universités en fonction de leur "performance" d'insertion. Le travail proposé dans cet article se veut une contribution à la réflexion sur la pertinence d'une telle mesure à partir des enquêtes existantes. Dans une première partie, nous nous proposons de revenir sur le classement des universités présenté dans les premiers résultats publiés par le Ministère à partir de l'enquête Master 2007. Nous montrons que le poids des effets de structure et des effets régionaux du marché du travail influencent largement ce classement. Dans une seconde partie, nous nous proposons de discuter de la mesure des effets établissements sur l'insertion professionnelle à partir de la littérature existante notamment en économie de l'éducation. Comme on pourra le voir, il apparaît souvent difficile de mettre en évidence des effets nets liés aux établissements, notamment lorsque l'on tient compte des caractéristiques individuelles des étudiants au sein de ces établissements. Enfin, dans une troisième partie, à partir des données de l'enquête Génération 2004 du Céreq sur les sortants des universités, mais également des écoles d'ingénieurs, nous proposons de mesurer l'effet spécifique des établissements sur les salaires des diplômés, en contrôlant les caractéristiques individuelles des étudiants et celles de leur marché local du travail. Pour les différents types d'établissement d'enseignement supérieur, nous montrons que l'effet "établissement" est en général faible ou inexistant : la plus grande partie de la variance des salaires, quelle que soit la formation, est expliquée par des caractéristiques individuelles des diplômés et par la conjoncture sur le marché local du travail où la majorité d'entre eux s'insère. De plus, lorsqu'ils existent, une partie des effets établissements pour les universités s'explique par la part des boursiers sur critères sociaux dans l'établissement, qui a toujours un effet significatif et négatif sur la rémunération des diplômés.Critère d'évaluation ; Evaluation des performances ; Université ; Insertion professionnelle ; Étudiant ; Effet établissement ; Classement ; Établissement d'enseignement supérieur ; Rendement de l'enseignement ; Évaluation des performances ; Enseignement supérieur

Effets établissement et salaires des diplômés des universités françaises

L’objectif de cet article est d’étudier les liens entre les salaires des diplômés de l’université en France et certaines caractéristiques de ces universités. Nous prenons appui sur les données de l’enquête Génération 98 du Céreq enrichies par des données issues principalement de l’annuaire des établissements d’enseignement supérieur pour les caractéristiques des universités. La modélisation employée, une analyse multiniveaux, permet d’exploiter la hiérarchie de nos données et ainsi d’identifier, voire de quantifier d’éventuels effets établissement. La prise en compte de nombreuses caractéristiques individuelles nous permet d’obtenir une hiérarchie salariale entre les différentes disciplines : les étudiants en sciences, économie ou gestion ont les salaires les plus élevés, suivis par les diplômés de droit, de sciences politiques, de communication, de lettres et langues, tandis que les diplômés de sciences humaines sont les moins bien rémunérés. Au niveau de l’établissement, nous obtenons un effet de la composition socioéconomique de la population étudiante ainsi qu’un effet de réseau de l’université sur le marché du travail. Ces résultats restent relativement stables si l’on regroupe les universités suivant leurs disciplines dominantes, à l’exception de celles ayant une forte composante scientifique.Our aim in this article is to focus on the relationship between earnings of graduates from french universities and some characteristics of these universities. We use data from the Génération 98 survey of the Céreq, enriched with informations taken from the ANETES (a national yearbook on higher education institutions) for universities. We consider multilevel modeling, allowing us to exploit the natural hierarchy in our individual datasets, and thus to identify or even to measure potential schooling effects. As we take into account many individual characteristics, we can obtain an income hierarchy between the different majors : students who graduate from science, economics or management have the highest earnings, then we find those who graduate from law science, political science, communication or letters and languages, while the ones who graduate from social studies get the lowest incomes. At the university level, we find two significant effects : one of the socioeconomic composition of the student population, and another that we can call network effect of the institution on the job market. These two last results remain stable when we consider subsamples of universities according to their major fields, except for those with a strong science component

CMS physics technical design report : Addendum on high density QCD with heavy ions

Peer reviewe

Effet établissement et salaires des diplômés des universités françaises

A la suite notamment des travaux de Card et Krueger en 1992, une abondante littérature micro-économétrique, principalement développée aux Etats-Unis, a étudié les liens entre qualité de l'éducation, mesurée par différents inputs éducatifs et salaires des diplômés ou les rendements de l'éducation. À partir de données françaises provenant de l'enquête « Génération 98 » du Céreq enrichies pour les sortants de l'université avec des données issues principalement de l'Annuaire National des Etablissements d'Enseignement Supérieur, nous avons dans ce travail analysé les liens entre différentes caractéristiques des universités, salaires des jeunes diplômés puis rendements de l'éducation. L'approche économétrique, basée sur des modélisations « multi-niveaux » ou hiérarchiques, nous a permis d'exploiter la hiérarchie des données et d'identifier au second niveau des effets établissements. Nos résultats montrent qu'une faible part des écarts de salaires et des rendements de l'éducation est liée aux effets établissements, la plus grande partie de ces écarts étant imputables aux variables individuelles comme la discipline ou le niveau de diplôme. Cependant, l'analyse économétrique valide l'existence d'effets établissement significatifs, après avoir intégré au premier niveau l'ensemble des caractéristiques individuelles des diplômés. L'introduction de variables établissement montre que ces effets sont essentiellement liés à la présence d'un effet de la composition socioéconomique de la population étudiante ainsi que d'un effet de réseau ou de signalement de l'université sur le marché du travail. En revanche, nous n'observons pas d'effets significatifs des moyens financiers ou humains de l'établissement. Ces résultats sont relativement stables si l'on différencie les universités selon leur orientation disciplinaire, sauf pour les universités à forte dominante scientifique

Schooling effects in higher education and research

La mesure et l'analyse d'éventuels effets établissement s'inscrivent dans le développement des pratiques d'évaluation des politiques publiques, à travers la construction d'indicateurs quantitatifs. Ainsi, on appelle effet établissement l'impact mesurable des caractéristiques d'une institution donnée sur un indicateur de résultat. Plus précisément, nous utilisons les modèles multiniveaux pour relier les informations dont on dispose au niveau des institutions à des indicateurs de résultat au niveau individuel. Dans un premier chapitre, nous étudions l'effet de caractéristiques des universités sur le salaire de leurs diplômés, en nous inscrivant dans le cadre de l'étude de la relation entre qualité de l'éducation et salaire. Il apparaît que deux éléments semblent jouer, d'une part l'orientation vers la professionnalisation des formations proposées, d'autre part la composition sociale de la population étudiante. Dans un second chapitre, nous discutons de la pertinence d'une modulation des dotations affectées aux universités suivant un critère d'insertion tel qu'il a été retenu par l'autorité de tutelle. En effet, nous avons retenu de la première partie que les caractéristiques propres des étudiants jouent le rôle le plus important. Dès lors, si on intègre les spécificités du marché du travail ainsi que la structure de l'offre de formation des établissements, il est délicat de distinguer un effet propre de l'université, et par conséquent d'envisager de les classer suivant le critère d'insertion considéré.The question of measurement and analysis of schooling effects takes place in the development of public policy evaluation, through the construction of quantitative indicators. We call schooling effects the measurable influence of an institution's characteristics on an output indicator. More precisely, we use multilevel models to link data we have at the institutionnal level to output indicators at the individual level.In the first chapter, we study the effect of universities characteristics on the earnings of their graduates by considering the analysis of the relation between quality of education and earnings. We find two effects : student get higher wages when they graduate from a more vocationnally oriented university but students graduating from universities where the student population is less favoured get lower wages.In the second chapter, we discuss the relevance of a modulation of the government fundings to universities based on job market integration criteria. We know that the individual characteristics of graduates are the main component affecting their integration. If we take into account the state of the job market, and the composition of the disciplines taught in institutions, it is hard to detect a specific effect of a university, and so to rank them according to such a criteria.In the third chapter, we propose to add to the human capital theory a grasp of social capital. We provide an illustration of this concept in the framework of scientific production by researchers in economics. By building indicators describing the publication habits within the institutions, we extend the question of schooling effects to the field of scientific research