sou · GWB369 · 2008-07-03 00:00:00 — 61 En detaljerad beskrivning av hur policysimuleringarna genomförs finns i appendix C. Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval Det andra antagandet gäller eventuella in- eller utflöden av studenter från gymnasiet till högre studier, som följer efter en viss policyreform. Policysimuleringarna förutsätter att flödena inte förändrar studentsammansättningen med avseende på bakgrund. Slutligen antar vi att individerna inte möter några utbuds- restriktioner i sina utbildningsval. I praktiken innebär detta att varje policyreform åtföljs av en fullständig anpassning av antalet platser på olika utbildningar. med låg arbetslöshet och därmed många lediga utbildningsplatser på universitet och högskolor kan det räcka med den befintliga kapaciteten. med platsbrist på högskolorna kan det däremot vara aktuellt att bygga ut utbildningskapaciteten. Vi genomför tre typer av simuleringar; förändringar i relativa inkomster, i skattesystemet samt i studiebidragssystemet. Resultaten redovisas nedan. Förändringar i relativa inkomster Den första simuleringen handlar om att få en uppfattning om effekten av förändringar i relativa inkomster – livstidsinkomsten för en viss utbildning ökas medan övriga variabler konstanthålls. Detta är ingen policysimulering i egentlig mening eftersom politiska beslutsfattare inte kan påverka löner direkt. Däremot är det tänkbart att det finns förväntningar på löneökningar inom ett visst yrkesområde. Denna typ av simulering har då policyrelevans eftersom det kan användas som besluts- underlag vid dimensioneringen av antalet högskoleplatser inom den aktuella utbildningen. Resultaten från förändringar i relativa inkomster finns i kolumn A i tabell 5.2 B. Vi redovisar procentuella förändringar av andelen individer som väljer en viss utbildning, som följer av att utbildningens livsinkomst ökar medan livsinkomsterna för resten av utbildningarna är konstanta. Till exempel förväntar vi oss en ökning om av andelen som läser en kort utbildning inom pedagogik när livsinkomsten för individer som har läst denna utbildning ökar med 10 procent.62 62Den ursprungliga predicerade andelen finns, avrundad till en decimal, i kolumn 3 i tabell Den predicerade andelen efter inkomstökningen (som inte redovisas i tabellen) är , vilket ger den redovisade 4,2 procentökningen. ((1,715 procent-1,)/1,646 procent=4,). Notera att modellen är symmetrisk: en minskning skulle leda till en -4,2 procents minskning av andelarna. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 Det finns en stor variation i förändringarna. Minst känsliga för inkomstökningar är studenter som väljer en lång utbildning inom pedagogik (2,) och störst förändring ser vi hos dem som läser en lång utbildning i teknik och tillverkning (10,). Vi ser att det finns en likhet i hur studenter med samma inriktning men olika längd reagerar på inkomstökningar. Exempelvis är studenter som har läst samhällsvetenskap, naturvetenskap eller teknik känsliga för inkomstförändringar både på långa och korta utbildningar. är studenter som har läst pedagogik eller humaniora relativt okänsliga på båda nivåerna. Ur policysynpunkt (t.ex. dimensioneringen av antalet högskoleplatser) är detta praktiskt eftersom det räcker med beslut i en dimension (inriktning) i stället för i två (inriktning och längd). Anledningen till likheterna inom olika inriktningar är att studenter som läst olika länge inom samma inriktning generellt kan tänkas vara en ganska homogen grupp. Dessutom finns det troligen ett stort antal avhoppade studenter bland dem som har läst korta utbildningar. Deras avsikt har möjligen varit att läsa en lång utbildning, men av någon anledning har de avbrutit sina studier . Nästa typ av simulering är av ren policynatur – vi genomför en förändring av studiemedelssystemet. Livsinkomsterna är ursprungligen beräknade under antagandet om ett neutralt studiestöd, vilket innebär att det studiestöd som studenterna får varken är en kostnad eller en intäkt för individen. Detta spelar ingen roll för själva skattningsresultaten, däremot spelar en förändring av studiestödet roll för individernas förväntade utbildningsval, givet de skattade parametrarna. Vi simulerar en ökning av studiebidragsdelen med . Detta innebär i praktiken att livsinkomsterna för alla utbildningar ökar, men att de ökar mer för långa utbildningar. Vi antar att korta utbildningar i genomsnitt tar att genomföra, och långa – . Policysimuleringen innebär att livsinkomsterna för individer som läser korta utbildningar ökar med nuvärdet av (3 000*10) till diskonteringsräntan , dvs. Den diskonterade summan för långa utbildningar är . Kolumn B i tabell 5.2 B innehåller resultaten från studiebidrags- ökningen. Resultaten är de väntade: andelen som väljer långa Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval utbildningar ökar med cirka en procent, medan de som väljer korta utbildningar minskar med oavsett inriktning.63 Notera att förändringarna är större för korta utbildningar eftersom det är långt fler som läser långa än korta utbildningar. Tabell 5.2 B Policysimuleringar i predicerade andelar* Högskoleutb < , Pedagogik och lärarutbildning -4,9 -0,1 Högskoleutb < , Humaniora och konst -5,1 -0,2 Högskoleutb < , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. -5,1 -0,1 -2,2 Högskoleutb < , Naturvetenskap, matematik och -5,1 -0,1 -3,7 Högskoleutb < , Teknik och tillverkning -4,8 Högskoleutb < , Hälso- och sjukvård samt social -4,9 -0,1 Högskoleutb < , Tjänster -4,9 -0,6 Högskoleutb , Pedagogik och lärarutbildning -0,2 Högskoleutb , Humaniora och konst -0,1 Högskoleutb , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. -0,1 -3,5 Högskoleutb , Naturvetenskap, matematik och -0,1 -2,8 Högskoleutb , Teknik och tillverkning -3,1 Högskoleutb , Lant- och skogsbruk samt djur- Högskoleutb , Hälso- och sjukvård samt social -0,1 -0,1 -4,3 Anm.: Procentuella förändringar i predicerade andelar definieras som x=(a-b)/b, där x är det rapporterade värdet i tabellen, a är den predicerade andelen efter policyförändringen och b är den predicerade andelen före policyförändringen. *Simuleringar: A. Relativlöneförändringar: 10 %-ökning i livstidsinkomsten för individer med en viss utbildning, medan resten av inkomsterna konstanthålls. B. Policyreform: ökning av studiebidraget med /mån. C. Policyreform: borttagning av den statliga skatten. D. Policyreform: höjning av den statliga skatten . E. Policyreform: sänkning av inkomstgränsen för statlig skatt från 328 600 till 252 000. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix C. 63 Förändringarna är linjära på det sättet att det går att använda tabellvärdena för att uppskatta andelsförändringar till följd av mindre/större ökningar av studiebidraget. Exempelvis kan vi förvänta oss att en ökning med i stället för 3 000 ger en minskning av andelarna med korta utbildningar på ca 1,6–1,. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 Eftersom livsinkomsterna tar hänsyn till hur det svenska skattesystemet är uppbyggt har vi i den tredje simuleringen ändrat skattesatserna och inkomstgränsen för statlig skatt. Kolumn C i tabell 5.2 B innehåller en simulering där vi tar bort den statliga skatten och i kolumn D i tabell 5.2 B så ökar vi den . Dessa två policyförändringar ändrar de monetära incitamenten åt olika håll, vilket även avspeglas i resultaten; värdena i kolumn C och D har olika tecken för varje utbildning. Men den statliga skattens nivå verkar spela liten roll för utbildningsvalet, eftersom de uppskattade förändringarna i båda kolumnerna är väldigt små. Den huvudsakliga anledningen till detta är att vi antar att individernas utbildningsval styrs av genom- snittliga livsinkomster och dessa genomsnitt når sällan upp till inkomstgränsen för statlig skatt. I kolumn E i tabell 5.2 B genomförs en sänkning av inkomstgränsen och denna medför relativt stora förändringar. Många fler utbildningars livsinkomster omfattas nu av den statliga skatten och vi ser att utbildningar som leder till relativt välbetalda jobb (t.ex. samhällsvetenskap, naturvetenskap, teknik) missgynnas, dvs. reformen leder till en minskning av andelarna som väljer dessa inriktningar. Reformen gynnar utbildningar som leder till lågbetalda yrken (som t.ex. pedagogik och humaniora). En intressant fråga är hur policysimuleringarna slår i grupper med olika bakgrund. Svaret kan vara ett viktigt verktyg för besluts- fattare som vill rikta insatser till speciella grupper. Vi analyserar specifikt hur en studiebidragsökning med påverkar individgrupper som är rangordnade med avseende på genomsnittsbetyg från gymnasiet och på faderns inkomst. Gymnasiebetyg är ett mått på förkunskaper eller förmåga att klara av utbildning, medan faderns inkomst är ett allmänt mått på individens familjebakgrund. Vi väljer faderns i stället för moderns inkomst eftersom de flesta av de skattade modellparametrarna är statistiskt säkerställda för faderns inkomst, men inte för moderns.64 64 Se tabell 5.1, Appendix E. Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval Tabell 5.2 C Policysimuleringar Simuleringsresultat: %-förändringar i predicerade andelar* Högskoleutb < , Pedagogik och -4,9 -4,4 -5,7 -4,7 -5,2 Högskoleutb < , Humaniora och konst -5,1 -4,5 -5,7 -4,9 -5,3 Högskoleutb < , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. -5,1 -4,5 -5,8 -4,9 -5,3 Högskoleutb < , Naturvetenskap, -5,1 -4,5 -5,7 -4,9 -5,3 Högskoleutb < , Teknik och tillverkning -4,8 -4,4 -5,7 -4,6 -5,1 Högskoleutb < , Hälso- och sjukvård -4,9 -4,4 -5,7 -4,7 -5,1 Högskoleutb < , Tjänster -4,9 -4,4 -5,7 -4,7 -5,2 Högskoleutb , Pedagogik och lärar- Högskoleutb , Humaniora och konst Högskoleutb , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. Högskoleutb , Naturvetenskap, Högskoleutb , Teknik och tillverkning Högskoleutb , Lant- och skogsbruk Högskoleutb , Hälso- och sjukvård samt Anm.: Procentuella förändringar i predicerade andelar definieras som x=(a-b)/b, där x är det rapporterade värdet i tabellen, a är den predicerade andelen efter policyförändringen och b är den predicerade andelen före policyförändringen. * B. Policyreform: ökning av studiebidraget med /mån.. B1. Som i B men för kvartilen med lägst betyg. Som i B. men för kvartilen med högst betyg. Som i B. men för kvartilen med lägst faderns inkomst. Som i B. men för kvartilen med högst faderns inkomst. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix C. I kolumn B1 och B2 i tabell 5.2 C redovisas hur bidragsökningen påverkar individer med olika gymnasiebetyg. Vi uppskattar andels- förändringarna inom den lägsta betygskvartilen (B1) och inom den högsta (B2).65 Resultaten visar att studenter med låga betyg i större utsträckning än tidigare väljer långa utbildningar 65 Den lägsta betygskvartilen innehåller de av individerna i våra data som har lägst betyg och den högsta innehåller de som har högst betyg. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 (andelsförändringar på ), jämfört med studenter med höga betyg (). Motsatsen gäller för korta studier. När studenterna rangordnas med avseende på faderns inkomst får vi kvalitativt samma resultat (se kolumn B3 och B4), nämligen att individer vars fäders inkomster är låga ökar sitt deltagande i längre utbildningar i större utsträckning än individer vars fäders inkomster är höga. Skillnaderna är dock mindre än vid en rangordning på gymnasiebetyg. Exempelvis är andelsökningen för långa utbildningar 0,9–1,för individer vars fäder har låga inkomster och 0,6–0,för barn vars fäder har höga inkomster. Den ekonomiska förklaringen till skillnaderna mellan andelsförändringarna för olika grupper är att en studiebidrags- ökning med innebär en större procentuell förändring av livsinkomsten för individer med låga än för individer med höga betyg. Detta beror på att individer med låga betyg i genomsnitt tjänar mindre än de med höga betyg. I själva verket är fördelningen av studenter med avseende på gymnasiebetyg och faderns inkomst två sidor av samma mynt eftersom det finns ett positivt samband mellan familjebakgrund och gymnasiebetyg. Detta illustreras i tabell 5.3, som visar skillnaden mellan individer i den lägsta och den högsta betygskvartilen med avseende på föräldrarnas utbildningsnivå. Exempelvis har av individerna med höga betyg föräldrar vars utbildningsnivå i genomsnitt motsvarar en lång universitetsutbildning, medan samma siffra bland dem med låga betyg är . har av individerna med låga betyg föräldrar vars utbildning motsvarar förgymnasial utbildning 9(10) år och motsvarande andel bland dem med höga betyg är . Tabell 5.3 Sambandet mellan föräldrarnas utbildningsnivå och betyg I den lägsta betygskvartilen I den högsta betygskvartilen Anm.: *Bygger på genomsnitt av moderns och faderns utbildningsnivåer. 1: Förgymn. < ; 2: Förgymn. 9 (10) år; 3: Gymnasial utb. ; 4: Högskoleutb. < ; 5: Högskoleutb. ; 6: Forskarutbildning. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval På grund av det positiva sambandet mellan familjebakgrund och betyg är den förväntade ökningen av andelen studenter med låga betyg som väljer högre utbildningar delvis ett tecken på att den sociala snedrekryteringen minskar efter en ökning av studie- bidraget. Våra resultat ger stöd åt en del tidigare studier som har gjorts på svenska data ((1996) och delvis SOU 1992:122). Andra svenska studier (delvis SOU 1992:122) och forskning från och pekar dock åt motsatt håll ((1994) och (2005)). Det är viktigt att påpeka att det är svårt att jämföra våra resultat med andra studier eftersom det inte finns tidigare forskning som använder en liknande metod. Vi har även gjort policysimuleringarna separat för kvinnor respektive män. Resultaten skiljer sig inte nämnvärt åt mellan könen och i stället för att redovisa dem i tabellform ger vi en sammanfattning av de viktigaste skillnaderna. En ökning av de relativa livsinkomsterna påverkar män i större utsträckning än kvinnor och detta gäller alla inriktningar och nivåer. Däremot ändras kvinnors utbildningsval mer av ett ökat bidrag, vilket motsäger (2004), som drar slutsatsen att kvinnors val påverkas mindre än mäns av förändringar i den förväntade inkomsten. Inom ramen för vår modell finns en tydlig förklaring till det empiriska resultatet: kvinnor har i genomsnitt lägre livsinkomster än män och bidragsökningen är därför större relativt livsinkomsten för kvinnor än för män. Vi såg ovan att en borttagning eller höjning av den statliga skatten inte påverkar individerna nämnvärt eftersom livsinkomsterna bygger på förväntade värden som sällan passerar gränsen för statlig skatt. En logisk följd av detta resonemang är att kvinnor, vars inkomster i genomsnitt ännu mer sällan kan förväntas passera denna gräns, ändrar sitt beteende i ännu mindre utsträckning. Vi ser detta i våra simuleringar, där kvinnors andelar inte alls påverkas av förändringar i den statliga skatten, medan män påverkas något mer än hela populationen. Enligt samma resonemang får vi resultatet att en sänkning av inkomstgränsen för statlig skatt påverkar män mer än kvinnor. Som redan nämnts ovan gör vi ett viktigt antagande när vi analyserar policysimuleringarna, nämligen att in- eller utflödet av individer från gymnasiet till högre nivåer efter en reform inte förändrar studentsammansättningen med avseende på bakgrund. Under detta antagande stämmer både storleken och tecknet på resultaten. Om vi enbart är intresserade av tecknet (t.ex. av resultatet att snedrekryteringen minskar om studiebidraget ökar), Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 utan att fästa vikt vid själva storleken (dvs. vid hur mycket snedrekryteringen minskar), räcker det med ett mindre begränsande antagande. Detta antagande behöver inte utesluta studentflöden: Om in- eller utflödet av individer från gymnasiet till högre nivåer förändrar studentsammansättningen med avseende på bakgrund i samma riktning som resultaten från policy- simuleringarna i detta kapitel, så är det skattade tecknet korrekt. Anta till exempel att policyreformen leder till att en större andel individer från sämre förhållanden läser vidare efter gymnasiet, och att denna förändring är större än för individer från bättre förhållanden. Detta, i kombination med resultaten från kolumn B1–B4 i tabell 5.2 C, skulle innebära att snedrekryteringen minskar totalt sett. I detta avsnitt introducerar vi en modell med vilken det går att undersöka hur valet från gymnasiet till högskolan påverkas av ändrade ekonomiska incitament. Avsnittet bygger på (1998) som presenterar en modell (se faktaruta 1.1 Ordlista) för val av utbildningsnivå. Först beskrivs huvuddragen i modellen med tonvikt på användningsområde. Sedan skattas modellen på våra data och ett antal olika policyreformer simuleras för att uppskatta hur ekonomiska incitament påverkar utbildningsvalet inom ramen för modellen. De olika utbildningsnivåerna i modellen följer en naturlig ordning från lägsta till högsta och en individ antas skaffa en viss utbildningsnivå (men inte högre) om den individspecifika marginalavkastningen på utbildningen ligger mellan två specifika tröskelvärden. Marginalavkastningen på en viss utbildning är skillnaden mellan livsinkomsten med den nya utbildningen och livsinkomsten med den nuvarande, där vi tänker oss att hänsyn tas till eventuella utbildningskostnader. (En kort beskrivning av modellen ges i appendix D och betydligt fler detaljer finns i (1998)). Nedan kallas modellen för Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval skolövergångsmodellen.66 I detta avsnitt fokuseras på hur modellen kan användas för att ge en uppskattning av förändringen av andelarna individer med olika utbildningsnivåer, givet en förändring av marginalavkastningen för en viss utbildningsnivå. Skolövergångsmodellen skattas på ett stickprov (se faktaruta 1.1 Ordlista) bestående av personer som var . Vi analyserar de fyra utbildningsnivåerna gymnasium, högskole- utbildning kortare än , högskoleutbildning längre en och forskarutbildning. De individer för vilka någon av variablerna som ingår i den skattade modellen saknas finns inte med i analysen. Efter detta urval finns 77 085 individers utbildningsval kvar och dessa används för att skatta skolövergångsmodellen. Marginalavkastningen på utbildning skattas inte explicit i skolövergångsmodellen. Istället skattas ett antal tröskelvärden för att övergå till högre utbildning. Eftersom vi analyserar fyra utbildningsnivåer innebär det att det finns tre tröskelvärden, som kallas l(1) , l (2) och l (3) , där l (1) < l (2) < l (3) Om individens marginalavkastning för att utbilda sig vidare från gymnasiet är lägre än l (1) så skaffar individen inte högre utbildning än gymnasium. Om marginalavkastningen är högre än l (1) men lägre än l (2) väljer individen en kort högskoleutbildning, medan en lång högskoleutbildning väljs om marginalavkastningen l (2) men lägre än l (3) . l (3) . Skattningsresultaten finns i tabell 5.4 och alla parameterskattningar (se faktaruta 1.1 Ordlista) utom två är statistiskt säkerställda (se ordlista). Tabell 5.5 innehåller de skattade marginella förändringarna av sannolikheterna att nå olika utbildningsnivåer.67 66Cameron & Heckman [1998] kallar den för en ordnad modell av diskreta val. I artikeln betecknar skolövergångsmodellen (schooling-transition model) i stället en annan modell. Vi väljer en annorlunda notation för enkelhets skull. 67Alla marginella förändringar som avser diskreta variabler inklusive genomsnittsbetyg bygger på faktiska förändringar i de skattade sannolikheterna vid en viss förändring i variabeln, betingat på att de resterande variablerna antar genomsnittet för individurvalet. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 En marginell förändring av sannolikheten att nå upp till en viss utbildningsnivå kan ses som ett mått på skillnaden mellan två olika individers benägenheter att välja denna utbildningsnivå, då individerna skiljer sig något med avseende på endast en av bakgrundsvariablerna, t.ex. betyg. Raderna i tabellen summerar till noll eftersom sannolikheterna alltid summerar till . Exempelvis leder en ökning av genomsnittsindividens gymnasiebetyg från 3 till 4 till en minskning av sannolikheten att ha gymnasium som högsta utbildning . ökar sannolikheterna att nå högre utbildningar; för korta högskoleutbildningar, med 10 procent- enheter för långa och slutligen för forskarutbildning. l(1) -0,109 [80,83] l(2) -0,109 [84,46] l(3) -0,125 [117,75] Man/kvinna 0/1 -0,016 [19,35] Sv.född/utl.född 0/1 -0,034 [3,64] -0,09 -0,008 [-11,08] -0,015 [100,64] ln(faderns inkomst) -0,003 [7,37] ln(moderns inkomst) -0,003 [2,92] inte/saknas 0/1 -0,08 -0,078 [-1,09] inte/saknas 0/1 -0,09 -0,137 [-0,64] -0,002 [5,28] -0,003 [10,59] Faderns utbildningsnivå 1–6 -0,006 [40,26] Moderns utbildningnivå 1–6 -0,007 [42,10] Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix D. Föräldrarnas utbildningsnivåer är 1: Förgymn. < ; 2: Förgymn. 9 (10) år; 3: Gymnasial utb. ; 4: Högskoleutb. < ; 5: Högskoleutb. ; 6: Forskarutbildning. Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval Tabell 5.5 Marginella förändringar av sannolikheterna att nå olika utbildningsnivåer som högsta utbildning P(kvinnor) - P(män) -7,75 P(utlandsfödda) - P(svenskfödda) -3,26 P(1 syskon) - P(0 syskon) -0,05 -1,92 -0,02 P(2 syskon) - P(1 syskon) -0,08 -1,90 -0,02 P(3 syskon) - P(2 syskon) -0,12 -1,86 -0,02 P(4 syskon) - P(3 syskon) -0,15 -1,83 -0,02 P(5 syskon) - P(4 syskon) -0,18 -1,78 -0,02 P(2 i snittbetyg) - P(1 i -2,83 P(3 i snittbetyg) - P(2 i -6,67 P(4 i snittbetyg) - P(3 i -13,66 P(5 i snittbetyg) - P(4 i -21,47 P/ (faderns inkomst) -3,72 P/ (moderns inkomst) -2,37 P(faderns utb. P(faderns utb. -5,56 P(faderns utb. P(faderns utb. -5,74 P(faderns utb. P(faderns utb. -5,77 P(faderns utb. P(faderns utb. -5,65 -0,10 P(faderns utb. P(faderns utb. -5,39 -0,38 P(moderns utb. P(moderns utb. -6,45 P(moderns utb. P(moderns utb. -6,80 P(moderns utb. P(moderns utb. -6,90 P(moderns utb. P(moderns utb. -6,74 -0,13 P(moderns utb. P(moderns utb. -6,35 -0,52 Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix D. De marginella effekterna bygger på skattningarna i tabell 28. Föräldrarnas utbildningsnivåer är 1: Förgymn. < ; 2: Förgymn. 9 (10) år; 3: Gymnasial utb. ; 4: Högskoleutb. < ; 5: Högskoleutb. = ; 6: Forskarutbildning. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 Tabell 5.5 innehåller en rad marginella förändringar i sannolikheten att nå högre utbildningar med avseende på förändringar i bakgrundsvariabler (antal syskon, faderns och moderns inkomster och utbildningsnivåer, kön och utländsk bakgrund). Vi finner liksom (1998) och andra studier (se avsnitt 2.1) att betydelsen av familjebakgrund minskar med nivån på utbildning. Sambandet mellan gymnasiebetyg och val till långa universitetsutbildningar är starkt. Vidare är faderns inkomst mer betydelsefull än moderns, medan moderns utbildning är mer betydelsefull än faderns. Men dessa marginella förändringar är inte intressanta ur policysynpunkt eftersom beslutsfattare inte kan styra över individernas bakgrund. Beslutsfattare kan däremot styra över marginalavkastningen på utbildning via studiemedels- eller skattesystemet. Eftersom marginalavkastningen på utbildning inte går att observera (dvs. samma individ kan inte ha två olika livsinkomster) kan vi forskare inte styra över den. Däremot kan vi simulera förändringar i de skattade tröskelvärdena, vilket beskrivs nedan. Ändringar i marginalavkastningen på utbildning Anta att l (2) minskar något. Detta innebär i praktiken ett skift uppåt i alla individers marginalavkastning på långa universitets- utbildningar, jämfört med korta.