Why Children of College Graduates Outperform their Schoolmates: A Study of Cousins and Adoptees

Massive cross-sectional evidence exists indicating that children of more educated parents outperform their schoolmates. However, evidence for causal interpretation of this association is weak. We examine a causal relationship using two approaches for identification within the same data: cousins with twin parents and adopted children. We find no effect of mothers' education on children's school performance using the children-of-twins approach. However, for adopted children, mother's education has a small positive effect. Tracking the work experience of parents during offspring childhood, we find no support that this effect can be explained by a higher labor force participation among more educated mothers.intergenerational mobility, education, twin parents, adoptees

Why children of college graduates outperform their schoolmates : a study of cousins and adoptees

There is massive cross-sectional evidence that children of more educated parents outperform their schoolmates on tests, grade repetition and in educational attainment. However, evidence for causal interpretation of this association is weak. Within a rich census level data set for Norway, we examine the causal relationship using two approaches for identification: cousins with twin parents and adopted children. In line with most of the literature, we find no effect of mothers’ education on children’s school performance using the children-of-twins approach. However, for adopted children, mother’s education has a positive effect, but only a third of the size of the effect found in biological relationships in adopting families. Carefully tracking the work experience of parents during offspring childhood, we find no support for the hypothesis that the small causal effects of parental education can be explained by detrimental effects of higher labour force participation among more educated mothers

Forskjeller i livsløpsinntekt mellom utdanningsgrupper

Denne rapporten er en del av et prosjekt som tar sikte på å estimere betydningen av økonomiske insentiver, i form av fremtidig lønn/inntekt, for ungdommers valg av utdanning. Prosjektet er finansiert av Kunnskapsdepartementet, Arbeids- og inkluderingsdepartementet, Nærings- og handelsdepartementet og Helse- og omsorgsdepartementet. _ Når forskjellige grupper har forskjellig inntektsutvikling over livsløpet – forskjellige inntektsprofiler – vil inntektsforskjellene avhenge av ved hvilken alder personene observeres. Livsløpsinntekt, beregnet som nåverdien av inntekten over hele livsløpet, er en måte å oppsummere hele inntektsprofilen. Under bestemte forutsetninger har livsløpsinntekt også en teoretisk begrunnelse som velferdsmål. På grunnlag av et omfattende paneldatasett for årene 1999-2008 beregner jeg inntektsprofiler for forskjellige utdanningsgrupper. Inntektsprofilene baserer seg på konstruerte livsløp, som er like for alle grupper. All utdanning fullføres på normert tid først i livsløpet, deretter mottar individene yrkesinntekt og samler erfaring i alle år fram til en fast pensjonsalder, yrkesdeltagelse etter fullført utdanning varierer altså ikke mellom utdanninger. Livsløpsinntekten er den diskonterte summen av hele inntektsprofilen. Inntektsbegrepet som ligger til grunn for beregningene er pensjonsgivende inntekt. Jeg finner at grupper med lengre utdanning generelt sett har høyere livsløpsinntekt. Det er imidlertid forskjeller mellom grupper med tilsvarende lengde på utdanningen. Særlig lange profesjonsrettede utdanninger, som medisin, økonomi, jus og sivilingeniør har høye livsløpsinntekter, 40-90 prosent høyere enn en referansegruppe bestående av de med fullført allmennfaglig videregående eller tilsvarende som høyeste utdanning. I motsatt ende har noen videregående fagutdanninger samt enkelte høyere utdanninger, som førskolelærer, de laveste livsløpsinntektene, inntil omtrent 20 prosent lavere enn allmennfaglig videregående. Resultatene samsvarer i hovedsak med tidligere norske studier av livsløpsinntekt. Et ekstra år utdanning øker i gjennomsnitt livsløpsinntekten med knappe 3 prosent. Dette er lavere enn de vanlige estimatene på 4 til 6 prosent for avkastning av utdanning i Norge basert på mer vanlige lønns- og inntektsmål

Høyt utdannede tjener mer over livsløpet

Økonomiske analyser er frittt tilgjenglig via www.ssb.noUtdanning blir i økonomisk sammenheng betraktet som en investering. Å studere framfor å arbeide og få inntekt er en kostnad for studenten, som til gjengjeld får avkastning i form av høyere inntekt senere. Når vi ser på inntekten over hele livsløpet viser det seg at høyere utdannede i gjennomsnitt har høyere inntekt. Det er imidlertid store forskjeller mellom utdanninger av tilsvarende lengde. Mens det stort sett er de lengste profesjonsutdanningene som har de høyeste livsløpsinntektene, er det både kortere og lengre utdanninger som kommer dårlig ut. Denne artikkelen beskriver inntektsforskjeller mellom utdanningsgrupper. I den grad disse forskjellene gjenspeiler en kausal sammenheng antyder resultatene også hvor høy livsløpsinntekt en «gjennomsnittsperson» kan forvente ved å velge en bestemt utdanning, gitt at avkastningen i framtiden svarer til avkastningen nå. Selv om inntektsforskjellene mellom utdanningene i hovedsak gjenspeiler kausal avkastning, trenger ikke dette gjelde for hver enkelt utdanning. Men resultatene presentert i denne artikkelen viser at høyt utdannede i gjennomsnitt har høyere inntekt over livsløpet, og gir i det minste ikke noe grunnlag for å hevde at utdanning ikke lønner seg

Forskjeller i livsløpsinntekt mellom utdanningsgrupper

Denne rapporten er en del av et prosjekt som tar sikte på å estimere betydningen av økonomiske insentiver, i form av fremtidig lønn/inntekt, for ungdommers valg av utdanning. Prosjektet er finansiert av Kunnskapsdepartementet, Arbeids- og inkluderingsdepartementet, Nærings- og handelsdepartementet og Helse- og omsorgsdepartementet. _ Når forskjellige grupper har forskjellig inntektsutvikling over livsløpet – forskjellige inntektsprofiler – vil inntektsforskjellene avhenge av ved hvilken alder personene observeres. Livsløpsinntekt, beregnet som nåverdien av inntekten over hele livsløpet, er en måte å oppsummere hele inntektsprofilen. Under bestemte forutsetninger har livsløpsinntekt også en teoretisk begrunnelse som velferdsmål. På grunnlag av et omfattende paneldatasett for årene 1999-2008 beregner jeg inntektsprofiler for forskjellige utdanningsgrupper. Inntektsprofilene baserer seg på konstruerte livsløp, som er like for alle grupper. All utdanning fullføres på normert tid først i livsløpet, deretter mottar individene yrkesinntekt og samler erfaring i alle år fram til en fast pensjonsalder, yrkesdeltagelse etter fullført utdanning varierer altså ikke mellom utdanninger. Livsløpsinntekten er den diskonterte summen av hele inntektsprofilen. Inntektsbegrepet som ligger til grunn for beregningene er pensjonsgivende inntekt. Jeg finner at grupper med lengre utdanning generelt sett har høyere livsløpsinntekt. Det er imidlertid forskjeller mellom grupper med tilsvarende lengde på utdanningen. Særlig lange profesjonsrettede utdanninger, som medisin, økonomi, jus og sivilingeniør har høye livsløpsinntekter, 40-90 prosent høyere enn en referansegruppe bestående av de med fullført allmennfaglig videregående eller tilsvarende som høyeste utdanning. I motsatt ende har noen videregående fagutdanninger samt enkelte høyere utdanninger, som førskolelærer, de laveste livsløpsinntektene, inntil omtrent 20 prosent lavere enn allmennfaglig videregående. Resultatene samsvarer i hovedsak med tidligere norske studier av livsløpsinntekt. Et ekstra år utdanning øker i gjennomsnitt livsløpsinntekten med knappe 3 prosent. Dette er lavere enn de vanlige estimatene på 4 til 6 prosent for avkastning av utdanning i Norge basert på mer vanlige lønns- og inntektsmål

Does the housing market react to new information on school quality?

Abstract: This paper analyzes housing market reactions to the release of previously unpublished information on school quality. Using the sharp discontinuity in the information environment allows us to study price changes within school catchment areas, thus controlling for neighborhood unobservables. We find a substantial housing market reaction to publication of school quality indicators, suggesting that households care about school quality, and may be willing to pay for better schools. The publication effect is robust to a number of sensitivity checks, but does not seem to be permanent as prices revert to prepublication levels after two to three months. We discuss this reversion in relation to the literature on behavioral finance and the concept of limited attention. Keywords: valuation of school quality, hedonic methods, price reversion JEL classification: I21, I28, R21, R2

Does the housing market react to new information on school quality?

Abstract: This paper analyzes housing market reactions to the release of previously unpublished information on school quality. Using the sharp discontinuity in the information environment allows us to study price changes within school catchment areas, thus controlling for neighborhood unobservables. We find a substantial housing market reaction to publication of school quality indicators, suggesting that households care about school quality, and may be willing to pay for better schools. The publication effect is robust to a number of sensitivity checks, but does not seem to be permanent as prices revert to prepublication levels after two to three months. We discuss this reversion in relation to the literature on behavioral finance and the concept of limited attention. Keywords: valuation of school quality, hedonic methods, price reversion JEL classification: I21, I28, R21, R23Funding for this research was generously provided by the Norwegian Research Council, grant no. 158102-S20 (Kirkebøen)

Resultatforskjeller mellom videregående skoler : en analyse basert på karakterdata fra skoleåret 2003-2004

I denne rapporten beregnes indikatorer som justerer gjennomsnittsresultater for videregående skoler for forskjeller i elevsammensetning. SSB har tidligere beregnet skolebidragsindikatorer for avgangskarakterer fra norske ungdomsskoler. Formålet med denne rapporten er å bruke tilsvarende rammeverk for å se på resultatforskjeller mellom videregående skoler, samt gi en grundig beskrivelse av datagrunnlag og beregningsmetoder, samt kartlegge hvilke ytterligere begrensninger, problemer og muligheter vi står overfor når vi studerer videregående skole, sammenlignet med grunnskolen. Et viktig tilleggsmoment er at vi for videregående skoler har viktig tilleggsinformasjon for å karakterisere elevmassen, nemlig resultater fra grunnskolen. Våre beregninger viser at forskjeller i grunnskoleresultater forklarer en svært stor del av individuelle karakterforskjeller på videregående skole

Resultatforskjeller mellom videregående skoler : en analyse basert på karakterdata fra skoleåret 2003-2004

I denne rapporten beregnes indikatorer som justerer gjennomsnittsresultater for videregående skoler for forskjeller i elevsammensetning. SSB har tidligere beregnet skolebidragsindikatorer for avgangskarakterer fra norske ungdomsskoler. Formålet med denne rapporten er å bruke tilsvarende rammeverk for å se på resultatforskjeller mellom videregående skoler, samt gi en grundig beskrivelse av datagrunnlag og beregningsmetoder, samt kartlegge hvilke ytterligere begrensninger, problemer og muligheter vi står overfor når vi studerer videregående skole, sammenlignet med grunnskolen. Et viktig tilleggsmoment er at vi for videregående skoler har viktig tilleggsinformasjon for å karakterisere elevmassen, nemlig resultater fra grunnskolen. Våre beregninger viser at forskjeller i grunnskoleresultater forklarer en svært stor del av individuelle karakterforskjeller på videregående skole

Skolebidragsindikatorer for videregående skoler i Oslo

Formålet med denne rapporten er å utrede indikatorer for videregående skolers bidrag til elevenes læring, basert på data for elever i videregående skoler i Oslo. I denne rapporten presenterer vi hovedresultater for skolebidragsindikatorer for videregående skoler i Oslo, basert på karakterer og gjennomføring blant elever på studieforberedende og yrkesfag. Utfallsdata finnes for elever som startet første år i videregående i perioden høsten 2002 til høsten 2007. Formålet med rapporten er først og fremst å drøfte noen sentrale egenskaper til indikatorene, i hvilken utstrekning indikatorene endres ved å inkludere familiebakgrunnsinformasjon i tillegg til karakterer fra grunnskolen, samt gi en grundig beskrivelse av datagrunnlag og beregningsmetoder. Utgangspunktet for skolebidragsindikatorer er enkeltelevers gjennomføring og karakterer på ulike nivå i skoleløpet. Elevsammensetning og tilfeldig variasjon er viktige bidragsytere til resultatforskjeller mellom skoler. Skolebidragsindikatorer er et hjelpemiddel til å sammenligne resultatene til skoler med forskjellig elevsammensetning, og kan tolkes som det gjennomsnittsresultatet vi forventer at en skole ville hatt, om dens elevmasse var gjennomsnittlig i forhold til alle de elevkjennetegn som vi inkluderer i analysen. Skolebidragsindikatorene er et supplement til eksisterende informasjon om skoler og skolekvalitet. De kan ikke erstatte eksisterende informasjon, men kan bidra til å gi et mer utfyllende bilde av virksomheten som foregår på skolene. Det er verdt å understreke at betydningen av tilfeldig variasjon bør rapporteres sammen med indikatorene som grunnlag for å vurdere om resultatforskjeller mellom skoler kan avvises som tilfeldig (statistisk signifikante)