VoxEU列贫困和收入不平等性别教育

不平等在学生匹配程度

2022年2月13日

许多政府已经试图增加年轻人参加大学的数量,提高问题的“匹配”的学生是如何度。这个专栏是整个群从学校140000名学生在英国大学发现的学生类型倾向于“undermatch”。学生的社会经济地位较低的背景更有可能undermatched学位学业和盈利潜力,和女人比男人更容易undermatch时收益的潜力。

作者

高等教育促进经济增长(瓦莱罗能源和范•雷南2016),可以为社会流动性是一个强大的工具。因此,许多国家的政府试图增加上大学的年轻人的数量,对个人奖励也为社会福利。大量的研究,人们已经注意检查如何增加大学参与,包括通过宽松获得大学贷款(Carneiro 2002年赫克曼,劳克莱和Monge-Naranjo 2011,墨菲et al . 2019年),为学生提供更好的信息(霍克斯比2015年特纳,McGuigan et al . 2016年,戴纳斯基et l。,2021)和提高考试成绩在学校(2013年艾弗里,Chowdry et al . 2013年)。

“匹配”的学生是如何的问题自然地他们的学位,尽管这仍然是一个新兴的研究领域。一个有效的高等教育系统可能会产生最收益分配学生的课程。但在现有系统并不总是发生这种情况,和一些组织的学生尤其参加课程的风险低于他们的能力水平。

Undermatch是研究者如何把学生参加大学或攻读学位的现象,在某种程度上他们是优异的。学生倾向于做得更好如果他们很匹配度学术(Arcidiacono Lovenheim 2016年,狄龙和史密斯2020),和社会作为一个整体也因此可能受益于和谐的学生。Undermatch可能特别关注在英国和美国等国家,哪里有很大程度上的变化在不同的大学和课程的类型和质量。

我们的研究

我们的论文(坎贝尔et al . 2021年)研究如何有效地匹配不同组的学生在英国的课程在高等教育领域,主要侧重于系统中潜在的不平等影响妇女和学生来自较低的社会经济地位(SES)背景。我们使用行政数据从所有的公立学校,大学,和税务机关在英格兰,并遵循整个群140000名学生从学校到大学。我们文档不匹配的程度和类型的学生系统地undermatching。

研究检查undermatch的程度和类型的学生影响迄今大多来自美国(霍克斯比2012年艾弗里,狄龙和史密斯2017年,史密斯等人。2013年,黑人et al . 2015年)。研究通常比较一些衡量学生能力的某种程度的大学质量来确定两者之间的匹配质量。学生能力通常是根据学术成就来衡量,如行为或坐在美国。我们的研究使用学生成绩在他们的高中毕业考试在不同的主题,在18岁。

大学的质量可以通过高中考试分数衡量一所大学的学生(霍克斯比和艾弗里2012)或基于某种复合测量的质量包括SAT分数等因素,拒绝利率,教师工资,教员-学生比例(狄龙和史密斯,2020)。我们开发措施大学质量在高校学科领域不同水平的基于两个因素:第一,输入或“学术”的措施,基于之前的成绩中等的学生在每个学位;第二,一个结果或“earnings-based”措施,基于中位数的年收入学生毕业于较早的一代相同的学位。

学生的能力和程度的对比这些措施质量给了我们一个定量测量和学生之间的匹配度,虽然研究之间的匹配的实现方式也有所不同。狄龙和史密斯(2017)定义学生undermatched如果百分比超过20分的能力低于他们的大学质量百分比,而霍克斯比和艾弗里(2012)计算不匹配指数,定义为大学/课程质量百分比-学生成绩百分位。

我们的研究结果

几乎所有这种类型的研究表明,SES低的学生更有可能undermatched(狄龙和史密斯2017年,霍克斯比和艾弗里2012年,史密斯et al . 2013年),在这方面和我们的结果是没有不同的。我们发现大量SES的不平等在我们的学术和基于收入的匹配数据。我们还建立在通过建立,在英国,这些SES空白应用能力分布,从最低到最高达到学生。这些不平等仍然条件反射后的一组个人人口统计资料和考试成绩之前的完整历史。

图1通过学生成绩SES匹配

源:NPD-HESA, HMRC n = 138969。
笔记:45度线代表整个成就完美匹配的分布。18岁学生质量定义为他们的考试难度调整性能。课程质量被定义为两个措施。学术质量定义的课程的中等学生的考试难度调整性能。潜在收益质量定义的课程的学生毕业后五年的收入中值。质量度量都转换成百分位数,加权的入学率,十分位数的。

与大型SES差距在学术比赛中,我们发现只有温和的男人和女人之间的差异在这种类型的比赛:男性和女性与给定组资格与类似的条目标准倾向于参加课程。然而,检查earnings-based匹配,我们发现在会计考试分数和人口统计之前,high-attaining妇女参加度大约百分位数比男性低潜在收入。这种差距相当于每年£25800度的顶部的平均收益分布。

图2性别与学生成就

源:NPD-HESA, HMRC n = 138969。注:45度的直线代表整个成就完美匹配分布。18岁学生质量定义为他们的考试难度调整性能。课程质量被定义为两个措施。学术质量定义的课程的中等学生的考试难度调整性能。潜在收益质量定义的课程的学生毕业后五年的收入中值。质量度量都转换成百分位数,加权的入学率,十分位数的。

为什么学生undermatch ?

undermatching我们提出一个观点,或任何类型的失配是驱动的市场失灵(如缺乏信息或信贷约束),或由学生的偏好。由于缺乏直接的信息基本偏好(如显示性偏好也将由市场失灵),我们强烈的假设没有学生的喜好,和任何不匹配必须由于市场失灵,知道这一定是一个上界。

驱动市场失灵的一个重要的潜在因素是地理位置,产生信用和信息约束。这是特别重要的在美国,家庭和学校之间的距离可大了。研究表明,学生生活远离一个选择性的大学,或者在州立大学,他们会匹配,更有可能undermatch(霍克斯比2012年艾弗里,狄龙和史密斯2017)。相比之下,我们的研究表明距离大学在英国并不扮演重要角色。当占的位置和潜在的大学学生可以参加,控制位置并没有减少SES差距不匹配。比较两个学生在同一地区,SES低的学生更有可能参加一个低质量的学位课程。

中学的作用往往被认为是不匹配的另一个主要动力,议员通过同伴、教师、和指导。参加一个学校一个高比例的学生上大学通常降低的速度undermatch(霍克斯比2012年艾弗里,狄龙和史密斯2017)。我们打开这个进一步发现,在英国,同伴间的大学入学率只有与先前的SES undermatch差距减少高分学生。attainers低,不匹配的差距往往是相对较小的,当他们参加一个比例很高的中学学校的同学都来自更高的SES背景。不管学生的成就之前,二次参加非常重要的不匹配;不匹配的程度下降70 - 80%在进行比较时只在学校。

SES匹配缺口相比,没有性别收入差距减少学校层面或地理因素相匹配。相反,大多数的差距可以归因于主题研究程度。当然,女性可能更愿意学习某些学科,命令收入降低,创建的外观不匹配。另一方面,最近的研究表明,性别和之间的联系的研究领域也受到市场失灵的影响。例如,提供更多信息干课程的学生可以影响他们的选择的研究,进而缩小性别差距在主题选择(2020年欧文,山2020;Saltiel 2020)。然而,我们发现,即使考虑到主题偏好通过考虑学生选择学习相同的话题,以前的成功女性继续undermatch相对于男性。