sou · GWB369 · 2008-07-03 00:00:00 — Om det finns en sortering (se faktaruta 1.1 Ordlista) av en viss typ av individer med goda kontakter till vissa lärosäten så kan detta i sig själv skapa möjligheter att få jobb och hög lön via dessa kontakter. De nätverkskontakter som existerade före studierna bör inte tillskrivas lärosätet eftersom denna effekt endast generats via sorteringen.80 Men lärosäten kan också aktivt arbeta för att generera nätverk, och i detta fall bör nätverkseffekten ingå i lärosätespremien. Vid det hypotetiska randomiserade experimentet som nämndes ovan kontrolleras för den första effekten (eftersom individernas lärosätesval har genererats av slumpen) och man skulle då potentiellt även fånga den andra effekten. När vi inte kan genomföra ett randomiserat experiment utan måste förlita oss på registerdata (i vilka studenternas val inte genererats av slumpen) är det i princip omöjligt att lösa problem med nätverkseffekter på grund av selektion.81 Detta innebär att om de föreslagna metoderna löser problemet med selektion på förmåga så fångar en lärosätespremie inte bara en potentiell kvalitetsaspekt av lärosäte utan också alla eventuella nätverkseffekter via sortering. Slutsatsen är att det är svårt att använda löner och/eller inkomster som mått på lärosäteskvalitet. Men anta att vi hade tillgång till ett centralt framtaget prov som studenterna genomförde i slutet av sin utbildning. Om vi kunde använda 79I framtida studier vore det önskvärt att hitta något som styr valet av studieort men som är frikopplat från icke observerbar förmåga – ett instrument – så att man på ett tillförlitligt sätt skull kunna uppskatta en lärosätespremie med registerdata. Ett instrument fungerar som en randomisering. Ett möjligt instrument är distans till lärosäte från bostadsort, vilket kan fungera bättre i än i eftersom svenska studenter troligtvis är ganska osäkra på en eventuell lärosätespremie. 80Detta kallas för en endogen sorteringseffekt. Med detta menas att individer med vissa egenskaper studerar vid samma lärosäte och att utfall i termer av löner skulle ha varit höga/låga för denna grupp p.g.a. nätverkseffekter oavsett lärosäte. 81Det skulle potentiellt gå att kontrollera för förekomsten av nätverk om dessa nätverk vore observerbara. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 resultat från ett sådant prov i stället för inkomst eller lön tror vi att det med tillräckliga kontroller (gymnasiebetyg, familjebakgrund m.m.) skulle vara möjligt att mäta kvaliteten på utbildningen. Provresultaten från ett sådant prov skulle förmodligen vara påverkade av förmågan i elevernas nätverk men sannolikt inte av elevernas kontakter på arbetsmarknaden. Detta är en fördel när vi vill uppskatta lärosätespremien. Det finns dock också vissa nackdelar med att använda provresultat. Den mest uppenbara är av praktisk natur – centralt framtagna prov görs inte på universitet medan löner och inkomster finns tillgängliga via våra register. Ett annat potentiellt problem är frågan om huruvida centrala prov kan utformas så att de mäter individers produktivitet. Om intresset ligger i att mäta hur väl studenterna är lämpade för att lösa verkliga problem går det naturligtvis att skapa centrala prov som mäter just detta. Ligger fokus istället på akademiska kunskaper av mer abstrakt slag är det möjligt att utforma proven därefter. Utifrån diskussionen ovan kan vi konstatera att individers bakgrund och förkunskaper till stor del bestämmer valet av lärosäte. Hänsyn måste också tas till arbetsmarknadsläget där lärosätena är belägna. Dessutom bör lönen mätas efter avslutade studier när arbetsgivaren fått mer information om arbetstagarens produktivitet. I bilagan kontrollerar vi för selektionseffekter (se faktaruta 1.1 Ordlista) med hjälp av observerbar familjebakgrund och med de studerandes genom- snittliga gymnasiebetyg. Vi kontrollerar för arbetsmarknadsläget genom att använda län där individen arbetar och vi analyserar löner och inkomster efter avslutad utbildning. Som ett komplement studeras även löner och inkomster efter avslutad utbildning. Med denna metod har vi inte möjlighet att kontrollera för nätverk som genererats via sortering och således kan potentiella skillnader mellan lärosätena drivas av nätverkseffekter. Skattningarna (se faktaruta 1.1 Ordlista) benämns ändå, för enkelhetens skull, lärosätespremie. Två komplementära ansatser används. Den första bygger på individdata och skiljer sig från de flesta andra svenska studier i och med att vi skattar separata för olika utbildningsgrupper. Detta innebär att ett lärosäte kan ha en hög premie för en utbildningsinriktning men en låg premie för en annan. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte med denna analys är att det är svårt att sammanfatta resultaten och att vi tvingas anta att vi inte har någon icke observerbar förmåga i vår modell. Studien skiljer sig också från tidigare studier genom att vi inte skattar livstidslön utan löner och inkomster ett och efter avslutad utbildning. Detta gör det möjligt att diskutera stabilitet i resultaten och att studera eventuell statistisk diskriminering. Den andra ansatsen syftar till att skatta en genomsnittlig lärosätespremie och går ut på att vi kontrollerar för utbildnings- grupp och sedan skattar lärosätespremien på aggregerade data. Fördelen är att vi kan kontrollera för den genomsittliga men icke observerbara förmågan på lärosätet med den specifika utbildningen. Nackdelen jämfört med (2006) och (2006) är att vår metod bygger på att våra modellantaganden är korrekta.82 6.4.1Selektion på observerbara variabler I detta avsnitt försöker vi, analogt med principen bakom löne- regressioner där man skattar relationen mellan antal skolår och lön, skatta en relation mellan lärosäte och lön/inkomst. Våra skattningar lider därmed potentiellt av ovan nämnda selektions- problem. Liknande problem finns i de flesta andra studier. Selektionsproblemets storlek är naturligtvis svårt att uppskatta, men det är värt att nämna att Card (1999), med stöd i ett antal empiriska studier, hävdar att selektionseffekten inte är särskilt stor när det gäller avkastningen på utbildningens längd.83 Vi analyserar visserligen inte relationen mellan utbildningens längd och lönen, men det är troligt att selektion till lärosäte fungerar på liknade sätt. Separata löneregressioner skattas för varje utbildningsgrupp som består av alla inriktningar på den längre högskoleutbildningen enligt SUN 2000. Vi använder upprepat tvärsnittsdata . Kravet för att ett lärosäte ska vara med vid skattningen ett 82Som diskuterats i teori och metodkapitlet (6.3) använde (2006) och (2006) icke-parametriska metoder. Nackdel med dessa metoder är att man tvingas slå ihop lärosäten till t.ex. Gamla mot nya vilket begränsar policyvärdet med analysen. 83Studier av enäggstvillingars löner och utbildning, som bygger på antagandet att enäggstvillingars initiala förmåga är lika, ger vid handen att skattningar då man kontrollerat för observerbara karaktäristika med regressionsanalys överskattar avkastningen extra utbildning med . visar flera studier som jämfört med studier som använt instrumentalvariabler (detta är variabler som skapar en variationen i individers utbildning som är slumpmässig) med vanliga regressions skattningar att dessa vanligtvis överskattar effekten av utbildning. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 visst år är att det finns åtminstone 30 individer som har studerat vid detta. I regressionerna kontrolleras för kön, faderns och moderns utbildning, antal syskon, utländsk bakgrund, ålder och genomsnittliga slutbetyg från gymnasiet. Våra skattade inkomst- relateras alltid till ett referenslärosäte, som i alla utom en av våra regressioner är universitet.84 I diagram 6.1 till 6.12 (se Appendix F) presenteras procentuella skillnader i löner och inkomster efter avslutad utbildning mellan och andra lärosäten uppdelade i sex olika utbildningsinriktningar. Dessa inriktningar är pedagogik och lärarutbildning; humaniora och konst; samhällsvetenskap, juridik, handel och administration; naturvetenskap; matematik och data; teknik och tillverkning samt hälso- och sjukvård och social omsorg. I diagram 6.13 till 6.24 (se Appendix F) presenteras motsvarande procentuella skillnader efter avslutad utbildning. De mörka staplarna innehåller de procentuella skillnaderna när vi inte kontrollerat för arbetsmarknadsläge, familjebakgrund och betyg medan de grå staplarna innehåller de procentuella skillnaderna när vi gjort dessa kontroller med hjälp av regressionsanalys. En statistiskt säkerställd skattning markeras med * när selektion inte beaktas och @ när selektion beaktas. Vi presenterar lärosätena sorterade efter relativa inkomster/löner jämfört med sedan vi har kontrollerat för selektion. Detta innebär att om alla staplarna ligger under noll har studenter från de högsta lönerna/inkomsterna medan om alla staplarna ligger över noll har studenterna från de lägsta lönerna efter avslutad utbildning. För att ge ett exempel på tolkning kan vi i diagram 6.1 (löneskillnader för pedagogik och lärarutbildning) se att studenter från har högre ingångslöner än studenter från . När vi kontrollerar för arbetsmarknadsläge, familjebakgrund och betyg skattas löneskillnaden till endast ett par procent. Denna skattning är dessutom inte statistiskt säkerställd. Liknande resultat framkommer för de flesta lärosäten. Även om de obetingade skillnaderna kan vara stora så är skillnaderna när vi 84 används som referenshögskola på grund av att den har ordningsnummer ett i vår databas. I en av regressionerna saknas data för och då fungerar nästa universitet i ordningsföljden (som har nummer fem) som referenshögskola. Anledningen till att antalet lärosäten kan skilja sig åt mellan utbildningarna är dels att vissa lärosäten är specialiserade och därmed inte erbjuder alla utbildningar, dels att vi saknar tillräckligt med data för vissa inriktningar och lärosäte (minst 30 individer som studerat). Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte kontrollerar för arbetsmarknadsläge, familjebakgrund och betyg ganska blygsamma (oftast ). Det finns dock undantag. Ett exempel är i (se diagram 6.9) där studenter har högre ingångslöner än studenter från då vi inte kontrollerat för selektion. När vi kontrollerat för arbetsmarknad, familjebakgrund och betyg har de högre lön. Denna jämförelse är dock inte helt rättvis eftersom endast utbildar ekonomer som generellt sett har ett högre löneläge än många andra samhällsvetare. Det kan också vara värt att nämna att när vi har kontrollerat för bakgrund är det väldigt små skillnader i lönepremier mellan olika lärosäten i teknik och tillverkning samt hälso- och sjukvård (se diagram 6.11 och 6.12). En annan iakttagelse är att de procentuella inkomstskillnaderna (se diagram 6.1–6.6) generellt sett är större än skillnaderna i löner. Det kan också finnas stora skillnader mellan lärosätenas rangordning beroende på om vi studerar löner eller inkomster (detta gäller för båda analyserna, dvs. utan och med kontrollvariabler). Som ett exempel kan vi se på pedagogik och lärarutbildning (se diagram 6.1 och 6.7). När det gäller löner har studenter från de näst högsta lönerna när vi betingar på bakgrund medan för motsvarande analys med inkomster så kommer dessa studenter först på tionde plats. Detta tyder på att det finns stora skillnader i möjlighet att få arbete efter avslutad utbildning. arbetsmarknad är sannolikt mer begränsad för utbildade pedagoger än orter i mellan- och . I fråga om löner/inkomster efter avslutad utbildning (se diagram 6.13–6.24) ser bilden i stort sett likartad ut som för löner och inkomster efter avslutad utbildning för pedagogik och utbildning (jämför diagram 6.1 och 6.13 samt 6.7 och 6.19). Samma sak gäller humaniora och konst (jämför diagram 6.2 och 6.14 samt 6.8 och 6.20). För samhällsvetenskap (jämför diagram 6.3 och 6.15 samt 6.9 och 6.21) verkar det som att spridningen i löner har ökat något medan spridningen i inkomster har minskat. Löne- skillnaderna för naturvetenskap, matematik och data är fortfarande små (se diagram 6.4 och 6.16) medan inkomstskillnaderna (se diagram 6.10 och 6.22) har minskat dramatiskt. För teknik och tillverkning är det ganska stora förändringar i rangordningen av lärosäten men spridningen i löner är i princip oförändrad (se diagram 6.5 och 6.17). Spridningen i inkomsterna har däremot minskat avsevärt mellan de två tidsperioderna (se diagram 6.11 och 6.23). För utbildningsinriktningen vård och omsorg är spridningen i löner ganska oförändrad (se diagram 6.6 och 6.18). Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 inkomster för denna inriktning är spridningen ganska stor och denna har potentiellt även ökat mellan de två tidsperioderna (se diagram 6.12 och 6.24). Vi betraktar alltså lönen/inkomsten efter slutförd utbildning som ingångslön/-inkomst och följer sedan upp skillnaderna . Generellt är skillnaderna mellan lärosäten större när det gäller inkomst (som även tar hänsyn till deltidsarbete, arbetslöshet och sjukfrånvaro) än när det gäller årslön. Detta betyder att risken för arbetslöshet och sjukfrånvaro och benägenheten att arbeta deltid skiljer sig åt mellan grupper som har läst på olika lärosäten. Risken beror dock även på vilken inriktning individen har valt, varför vi inte kan peka ut ett lärosäte som det bästa oavsett inriktning. Vi är tveksamma till att tolka eventuella skillnader i löner och/eller inkomster mellan individer som har studerat vid olika lärosäten som skillnader i lärosäteskvalitet. Även om vi med hjälp av familjebakgrund och betyg har lyckats kontrollera för selektion på förmåga har vi potentiellt problem med sortering och nätverk. Ytterligare ett potentiellt problem är att vår uppdelning av utbildning är något för grov. En finare uppdelning skulle dock kunna leda till att vi får väldigt få individer för varje uppdelning. Ett sätt att lösa detta problem är att skatta livstidsinkomster och livstidslöner i stället för inkomster/löner ett visst antal år efter utbildning. Detta kan göras genom att skatta inkomst- /löneekvationer för alla i våra register som studerat en specifik utbildning (t.ex. ekonomi, socialt arbete, läkare) vid ett lärosäte. Sedan kontrollerar man för en gemensam inkomstprofil genom att kontrollera för ålder i regressionsmodellen.85 I detta arbete har vi valt att inte genomföra sådana skattningar men denna typ av information är något som är intressant och som skulle kunna tillhandhållas , t.ex. genom att presentera resultat på . 85 Antagande om att studenter som har läst vid de olika lärosätena har samma inkomstutveckling kan ifrågasättas. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte 6.4.2Aggregerade data och instrumentalvariabelskattning Detta avsnitt berör skattning av lärosätespremie med aggregerade data. Aggregeringen löser två problem: dels problemet med att individer vid samma utbildning interagerar, dels problemet med att individernas förmåga inte är helt observerbar. Nedan ges en kort metodbeskrivning och mer detaljer kring modellantaganden och skattning finns i appendix D. Vi antar följande: 1.Individens lön/inkomst efter avslutad utbildning bestäms av (i) vilket lärosäte han/hon studerat vid, (ii) vilken inriktning han/hon studerat och (iii) hans/hennes förmåga; 2.Individens förmåga bestäms av familjebakgrund men också av en icke observerbar faktor och 3.Förmågan kan mätas med gymnasiebetyg och familjebakgrund. Denna mätning sker med mätfel men i genomsnitt mäts förmågan korrekt. Utifrån dessa tre antaganden är den genomsnittliga inkomsten/lönen för tidigare studenter med en viss inriktning vid ett lärosäte en funktion av (i) lärosäte, (ii) inriktning, (iii) genomsnittligt betyg och genomsnittlig familjebakgrund, men också av (iv) det genomsnittliga mätfelet för studenternas förmåga. Detta mätfel är icke observerbart och är per definition korrelerat med det genomsnittliga betyget. Detta innebär att den vanliga skattningsmetoden ger felaktiga (eller skeva) skattningar av lärosätespremien.86 Under antagandet att mätfelen är oberoende mellan olika kohorter (födelsekullar) kan vi använda tidigare kohorters betyg som instrument (se faktaruta 1.1 Ordlista) för att få icke felaktiga (skeva) skattningar av lärosätespremien.87 Vi justerar för arbetsmarknadsläget genom att kontrollera för län där individerna arbetar.88 Exempelvis justeras lönen för dem 86Med vanlig menas här minsta-kvadrat-metoden. Denna metod är en beslutsregel (estimator) som innebär att man minimera de kvadratiska felen vid skattning av parametrar. Den betecknas oftast med i litteraturen. 87För inferens används justerade standardfel. Vi viktar också observationer med antal individer som har använts för att skatta medelvärdet. 88Den justerade lönen är lönen i relation till den förväntade som skattats via individregressioner med en faktor för län där individen arbetar. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 som arbetar i med lönenivån i , oavsett var individen har studerat. Skattningarna är gjorda separat för årslön och inkomst och urvalet av lärosäten har skett enligt följande: genomsnittsinkomst/ lön beräknas endast om (i) vi har minst fem individer för en inriktning vid ett visst lärosäte; (ii) vi har minst fem observationer (på aggregerad nivå) för ett lärosäte för varje utbildningsinriktning och (iii) lärosäten finns representerade med minst två, fyra eller sex olika utbildningsinriktningar. Antalet lärosäten i urvalet är fler för årsinkomst än för årslön, eftersom lönedata delvis bygger på urvalsundersökningar, medan inkomstdata täcker hela den arbetsföra befolkningen. De aggregerade bakgrundsvariablerna som används är andel kvinnor, andel med invandrarbakgrund, genomsnittligt antal syskon och andel med olika nivåer av faderns och moderns utbildning. Vi kan först konstatera att tidigare kohorts gymnasiebetyg fungerar väl som instrument för samtliga skattningar.89 Resultaten från skattningen med löner och inkomster efter avslutad utbildning och för ingångslöner/-inkomster (dvs. löner och inkomster efter examen) presenteras i tabell 6.1/6.2 (efter examen) och i tabell 6.3/6.4 (efter examen). I tabellerna presenteras lärosätespremien och om premien relativt är statistiskt säkerställd på 1 (**) respektive 5 (*) procents risknivå (se faktaruta 1.1 Ordlista). I varje tabell presenteras resultat när vi begränsat lärosätet till att innehålla minst två, fyra eller sex olika utbildningsinriktningar. Detta innebär att vissa lärosäten endast finns representerade i sammanlagt två kolumner (en i tabellen för inkomster och en i tabellen för löner) medan andra större och äldre lärosäten finns med i samtliga kolumner. De mest tillförlitliga resultat finns i den fjärde kolumnen i samtliga fyra tabeller eftersom dessa jämförelser sker mellan lärosäten som har ett mer likartat utbud av utbildningar. 89 Detta innebär att tidigare kohorts genomsnittsbetyg är korrelerat med innevarande kohorts betyg. Vi behöver också göra ett antagande om att mätfelen är oberoende mellan kohorter och att funktionell form är korrekt. Det första antagandet är inte testbart. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte Tabell 6.1 Skillnader mellan ingångslöner för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola 0,07** 0,07** 0,07** -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 0,1** 0,1** 0,1** 0,09** 0,09** 0,09** 0,07** 0,07** 0,07** 0,16** 0,06* 0,05* 0,05* 0,06* 0,06* -0,03 0,19** -0,01 -0,02 0,09* -0,02 -0,03 -0,03 0,11** 0,1** 0,1** 0,06** 0,06** 0,07** Samhällsvet., jur., handel, adm. 0,07** 0,07** 0,08** Naturvet., matematik och data -0,01 -0,01 -0,13** -0,12** -0,11** Hälso- och sjukvård, social oms. 0,1** 0,1** 0,11** Kvinna/man 1/0 -0,27** -0,26** -0,26** Utl-/svenskfödd 1/0 0,44** 0,53** 0,55** 0,07* 0,07* 0,08* Faderns utb.nivå 2 1/0 0,33** 0,35** 0,38** Faderns utb.nivå 3 1/0 0,21** 0,22** 0,26** Faderns utb.nivå 4 1/0 0,62** 0,62** 0,66** Faderns utb.nivå 5 1/0 0,26** 0,29** 0,35** Faderns utb.nivå 6 1/0 Moderns utb.nivå 2 1/0 Moderns utb.nivå 3 1/0 0,3** 0,3** 0,26** Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 Tabell 6.1 Skillnader mellan ingångslöner för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola Moderns utb.nivå 4 1/0 0,59** 0,56** 0,48* Moderns utb.nivå 5 1/0 0,5** 0,47** 0,44** Moderns utb.nivå 6 1/0 1,06** 0,92* 0,9* 13,08** 13,16** 13,22** -0,38** -0,41** -0,43** Betyg(t-1) (från första steget) 0,48** 0,5** 0,49** Anm: Skattning på aggregerade data. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. **/* betyder att värdet är statistiskt säkerställt på 1/nivån. Skillnaderna bygger på aggregerade löneregressioner; se kapitel 6 eller appendix D för detaljer kring skattningen. Tabell 6.2 Skillnader mellan ingångsinkomster för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola 0,06* 0,05* 0,09* 0,08* 0,08* 0,11** 0,09** 0,09** 0,06* 0,05* 0,05* 0,13** 0,14** 0,14** 0,13** 0,15** 0,16** 0,16** 0,12** 0,12** 0,07** 0,07** 0,07** 0,15** 0,07* 0,06* 0,06* 0,1** 0,09** 0,09** 0,14** 0,13** 0,13** 0,08* 0,07* 0,07* 0,1** 0,1** 0,1** 0,07* 0,11** 0,1** 0,24** 0,07* 0,15** 0,14** 0,14** Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte Tabell 6.2 Skillnader mellan ingångsinkomster för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola 0,1* 0,13** 0,13** 0,13** 0,17** 0,22** Samhällsvet., jur., handel, adm. Naturvet., matematik och data -0,07** -0,06* -0,06* -0,22** -0,22** -0,22** Hälso- och sjukvård, social oms. 0,08** 0,09** 0,1** -0,03 -0,03 -0,02 Kvinna/man 1/0 -0,35** -0,35** -0,35** Utl-/svenskfödd 1/0 0,5** 0,54** 0,57** 0,14** 0,15** 0,17** Faderns utb.nivå 2 1/0 0,72** 0,76** 0,7** Faderns utb.nivå 3 1/0 0,24* 0,32** 0,28** Faderns utb.nivå 4 1/0 0,9** 1,05** 1,09** Faderns utb.nivå 5 1/0 0,36** 0,43** 0,4** Faderns utb.nivå 6 1/0 Moderns utb.nivå 2 1/0 0,42* 0,44* 0,46* Moderns utb.nivå 3 1/0 0,74** 0,71** 0,72** Moderns utb.nivå 4 1/0 1,39** 1,46** 1,37** Moderns utb.nivå 5 1/0 0,99** 0,95** 0,98** Moderns utb.nivå 6 1/0 1,63** 1,63** 1,8** 12,15** 12,1** 0,29** 0,35** 0,35** Betyg(t-1) (från första steget) 0,48** 0,51** 0,51** Anm: Skattning på aggregerade data. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. **/* betyder att värdet är statistiskt säkerställt på 1/nivån. Skillnaderna bygger på aggregerade löneregressioner; se kapitel 6 eller appendix D för detaljer kring skattningen. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 Tabell 6.3 Skillnader mellan löner efter examen för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola 0,07* 0,09* 0,1** 0,1** 0,09** 0,08* 0,07* 0,06* 0,08* 0,09* 0,06* 0,08* -0,04 Samhällsvet., jur., handel, adm. Naturvet., matematik och data -0,02 -0,02 -0,05 -0,14** -0,15** -0,17** Hälso- och sjukvård, social oms. Kvinna/man 1/0 -0,22** -0,24** -0,25** Utl-/svenskfödd 1/0 -0,01 Faderns utb.nivå 2 1/0 Faderns utb.nivå 3 1/0 Faderns utb.nivå 4 1/0 Faderns utb.nivå 5 1/0 0,24* 0,24* 0,51** Faderns utb.nivå 6 1/0 0,48* 0,42* 0,64** Moderns utb.nivå 2 1/0 -0,13 Moderns utb.nivå 3 1/0 Moderns utb.nivå 4 1/0 0,51* 0,59* Moderns utb.nivå 5 1/0 Moderns utb.nivå 6 1/0 -0,01 12,78** 12,58** 12,23** -0,11 -0,07 -0,04 Betyg(t-1) (från första steget) 0,4** 0,41** 0,36** Anm: Skattning på aggregerade data. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. **/* betyder att värdet är statistiskt säkerställt på 1/nivån. Skillnaderna bygger på aggregerade löneregressioner; se kapitel 6 eller appendix D för detaljer kring skattningen. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte Tabell 6.4 Skillnader mellan inkomster efter examen för studenter från olika högskolor jämfört med studenter från Antal utbildningsinriktningar per högskola 0,09* 0,09* 0,09* 0,1** 0,1** 0,1** 0,07* 0,06* 0,07* 0,06* 0,1* 0,1* -0,03 -0,02 -0,03 0,1* 0,11** 0,11* 0,08* 0,08* 0,09** 0,11* -0,01