sou · GZB326 · 2011-04-07 00:00:00 — Då vi saknar variabler som fullt tar hänsyn till ovanstående problematik (icke-observerbara variabler) leder detta till det kan finnas bakom- liggande variabler som inte är observerbara men som de facto på- verkar inkomstskillnaderna. Ponera att de individer som väljer att studera utomlands är mera företagsamma/motiverade men detta fångas inte upp av någon av de inkluderade kontrollvariablerna som finns med i inkomstekvationen. Om vi även antar att dessa individer är mera produktiva än de övriga individerna (kontrollgruppen) beror en eventuellt skattad inkomstskillnad inte på utlandsstudier utan av att dessa individer är mera företagsamma/motiverade. Om det är de mera företagsamma individerna som ordnar så att de får studera utomlands – så är variabeln studera utomlands eller inte mera av karaktären sorteringsvariabel, eller en så kallad självselektion. För att komma närmare sanningen om vilken karaktär variabeln utlands- studierna har, är det möjligt att antingen använda sig av IV estimator, Heckmans eller att analysera tvillingar.11 Vi provar tvillingansatsen. Från flergenerationsregistret tar vi fram alla tvillingar, det vill säga alla som är födda av samma mamma inom en dags mellanrum. I hela populationen erhålls totalt drygt 400 tvillingpar. När vi sedan lägger en restriktion på att en av tvilling- arna ska ha varit hemma och studerat , medan den andra 11 Se bl.a. Heckman och Borjas (1980). ska har varit utomlands och studerat erhålls nästan 60 tvillingpar. Resultaten ifrån tvillingparskattningarna ger en tydlig indikation på vilken typ av orsakssamband utlandsstudierna har på inkomsten. Ytterligare nackdelar med ansatsen är att individerna som inte väljer att studera utomlands kanske har skaffat sig liknande human- kapital genom en annan typ av utlandsvistelse, t.ex. genom att ha bott i ett annat land. Dessutom kan det vara så att individer som har studerat utomlands väljer att förvärvsarbeta i landet efter avslutade studier. Det innebär att vi inte fångar dessa individer i den registerbaserade arbetsmarknadsstatistiken (RAMS). Problemet är dock marginellt då det endast är drygt 1700 individer som inte åter- finns i RAMS 2005.12 För att besvara den första hypotesen använder vi oss av en multipel regressionsanalysansats (). Då inkomsterna är logaritmerade är tolkningen av skattingarnas koefficienter lika med en eventuell pro- centuell inkomstdifferens. I och med OLS-ansatsen är det möjligt att genomföra hypotestester för att studera om det finns inkomst- skillnader mellan att t.ex. studera i ett ESS land kontra ett icke EES land. Vi använder oss av ett antal olika indelningar av utlandsstudier. Då vi använder oss av poolade data och ett antal kohorter med individer kan vi anta att vi med hjälp av examensår kan kontrollera av arbetslivserfarenhet i inkomstekvationen. Vi antar att en eventuell arbetslivserfarenhetseffekt är densamma för varje kohort. Således kan vi studera individernas eventuella arbetslivserfarenhets- effekter x år efter att de tagit ut sina examina och använda oss av flera kohorter. 3.2Den empiriska strategin – durationsstudien Den teknik som generellt används för att studera händelser och deras samordning över tiden är överlevnadsanalyser (durationsanalyser). Vi börjar med att anta att det finns en sannolikhet för att en viss händelse ska inträffa t, givet att händelsen inte inträffat tidigare.13 Det innebär att vi skattar sannolikheten för att person i vid perioden t skall stanna kvar i det tidigare stadiet. Vi an- vänder oss av en fördelningsfunktion av karaktären cloglog, denna modell skattar en proportionell hasardmodell i diskret tid. 12Viktigt att beakta är att detta tal bygger på att individerna finns med i utbildningsregistret . 13Se t.ex. och (2003) kapitel 10 och framåt för en genomgång av överlevnads- analyser i diskret tid. del med denna modell är att koefficienten, hasardkvoten, är lättolkad vid överlevnadsanalysskattningar. En hasardkvot på t.ex. 1,1 inne- bär att det är högre sannolikhet (risk) att den studerade händelsen (i detta fall att individen erhåller ett förvärvsarbete) in- träffar i nästa period om den oberoende variabeln ökar med en enhet. Utfallsvariabeln är av binär karaktär: 0 när individ i ej förvärvs- arbetar och 1 när individ i erhåller ett förvärvs- arbete, dvs. det finns en kontrolluppgift (KU) med en inkomst inom det antagna inkomstintervallet, därefter faller individen ur datasetet. Varje person har lika många observationer som antal månader som personen är utan kontrolluppgifter plus en observation. Det innebär att en del individer () kommer inte att erhållit någon KU innan tidsperioden för studien är slut (2008). Datamaterialet är således vänstertrunkerat, högercensurerat och obalanserat.14 De registerdata vi använder oss av i studien är av karaktären årsdata, förutom KU som är på månadsbasis; således interpoleras dessa vari- abler för att omvandlas till månadsintervall. Det innebär att den eko- nometriska strategi vi använder är en överlevnadsanalys i diskret tid med tidsintervallet en månad. Tiden att sluta studera på högskola/universitet är dock till viss del endogent. Detta p.g.a. att tidpunkten att avsluta sina studier delvis beror på sannolikheten att erhålla ett förvärvsarbete. Det vill säga, individer som inte erhåller ett förvärvsarbete väljer till viss del att fortsätta studera ytterligare en termin (, 2010). 14 Vänstertrunkerat innebär att populationen består av individer som har sina sista kursregi- streringar vt 2003. Högercensurerat innebär att ett antal individer inte hunnit erhållit något förvärvsarbete innan undersökningsperioden är slut. När individerna erhåller ett förvärvs- arbete försvinner de ur datasetet, således är datamaterialet obalanserat. Tabell 4.1 redovisar koefficienterna från ett flertal regressionsanaly- ser, exklusive de koefficienter som avser dummyvariablerna för kom- muner, branscher och sektorer som individerna förvärvsarbetar i. Om en individ inte har ett förvärvsarbete kodas arbetskommunen som boendekommunen samt branschen och sektorn som okända. Detta problem försvinner i princip när vi lägger på inkomstrestrik- tionen.15 I texten diskuteras bara resultaten från skattningar som bygger på inkomstrestriktionerna, om inget annat anges. Resultaten från skattningarna indikerar på att oavsett vilket studie- land som individerna bedrivit utlandsstudier i finner vi signifikanta positiva inkomstskillnader jämfört med gruppen individer som inte varit utomlands, allt annat lika. Koefficienternas storlek är följande (högst först): blandade länder, ej EES land och EES land. Vidare kan vi konstatera att de individer som åker som utbytesstudenter har en signifikant högre inkomst (1,) än gruppen som inte åker utomlands för att studera, motsvarande tal för gruppen som har blandade studier är . Om vi sedan studerar tiden som individerna har studerat utomlands ser vi att det endast är för de som har högst 2 terminer med utlandsstudier som inkomstskillnaden är signifikant positiv (1,, modell 3). Vi ser således indikationer på att hypotes 1 kan förkastas för vissa delgrupper för , dvs. förvärvsinkomsten för individer som slutfört sina efter- gymnasiala studier är densamma oavsett om individerna varit utom- lands och studerat. När vi lägger på inkomstrestriktionen är det ett försök att en- bart fånga individernas produktivitetseffekt i inkomstekvationen. Vi ser att vissa koefficienterna för utlandsstudier är signifikanta skilda från noll, men dess magnituder är lägre än utan inkomstrestriktionen. 15 Alla förutom de som är rörlig arbetskraft kopplas till ett arbetssälle som i sin tur har en kom- munkod. En tolkning skulle kunna vara att individer som har studerat utom- lands generellt har högre arbetsutbud än individer som ej studerat utomlands. Om Messer och (2007) humankapital teori skulle vara sann, dvs. att utlandsstudier har en kausal påverkan på individernas inkomster borde denna grupps icke-observerbara variabler vara de- samma som grupper individer som inte studerar utomlands. Vi kan dock konstatera att individerna som studerat utomlands i genomsnitt har högre medelbetyg än gruppen individer som inte har studerat utomlands, dessutom har de i väsentlig högre grad föräldrar som har eftergymnasiala studier.16 I och med att medelbetygen respek- tive föräldrars utbildnings bakgrund delvis är en proxyvaribel för individernas motivation och förmåga kan vi ana en tendens till att gruppen individer som åker utomlands för att studera även har andra icke-observerbara karakteristiska som skiljer sig åt från kontroll- gruppen, såsom motivation och företagsamhet, vilket i sig är det som troligtvis driver den positiva inkomstdifferensen. Det pekar mot att utlandsstudier fungerar som en sorteringsvariabel hos arbetsgivarna. 4.1Alla utbildningar förvärvsinkomster och arbetsrelaterade ersättningar Tabell 4.1 , Alla utbildningar. logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar som utfallsvariabel 0,0315*** 0,0146*** 0,0313*** 0,0145*** 0,0314*** 0,0146*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0767*** 0,0436*** 0,0763*** 0,0434*** 0,0765*** 0,0436*** (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) 0,111*** 0,0743*** 0,111*** 0,0740*** 0,111*** 0,0742*** (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) 0,142*** 0,0983*** 0,141*** 0,0979*** 0,142*** 0,0982*** (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) 16 Detta verifieras också genom att t-test indikerar att gruppen individer med utlandsstudier har signifikant högre medelbetyg än gruppen individer som inte varit utomlands och studerat (Pttest=0.000). (, ej ) -0,0275 -0,0828*** -0,0284 -0,0832*** -0,0274 -0,0828*** (0,03) (0,01) (0,03) (0,01) (0,03) (0,01) (, ej ) -0,0536*** -0,0568*** -0,0544*** -0,0571*** -0,0533*** -0,0566*** (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (, ej ) -0,0163 -0,0753*** -0,0174 -0,0758*** -0,0165 -0,0753*** (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (, ej ) -0,0158 -0,0169 -0,0157 (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (, ej ) 0,0929*** -0,00119 0,0909*** -0,00198 0,0927*** -0,00124 (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (eller längre) 0,298*** 0,174*** 0,297*** 0,174*** 0,298*** 0,174*** (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) (0,02) (0,01) -0,145*** -0,111*** -0,145*** -0,111*** -0,145*** -0,111*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0370*** 0,0129*** 0,0369*** 0,0129*** 0,0368*** 0,0129*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0241*** 0,0257*** 0,0244*** 0,0258*** 0,0242*** 0,0257*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,000245*** 0,000270*** 0,000248*** 0,000271*** 0,000246*** 0,000269*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0342*** 0,00461*** 0,0340*** 0,00461*** 0,0339*** 0,00456*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,176*** -0,0748*** -0,176*** -0,0747*** -0,176*** -0,0749*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) -0,0126** -0,0172*** -0,0127** -0,0173*** -0,0126** -0,0172*** (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) -0,0751*** -0,0147*** -0,0750*** -0,0147*** -0,0750*** -0,0147*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,0856*** -0,0437*** -0,0857*** -0,0438*** -0,0854*** -0,0435*** (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) (0,01) (0,00) -0,0176*** 0,00370*** -0,0174*** 0,00377*** -0,0175*** 0,00370*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) Studier i EES land 0,00793*** (0,01) (0,00) Studier i ej EES land 0,0140* 0,0157*** (0,01) (0,00) 0,0376** 0,0216*** (0,02) (0,01) 0,000744*** 0,000672*** 0,000735*** 0,000668*** 0,000746*** 0,000672*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,0314** (0,01) (0,00) 0,0323*** 0,0195*** (0,01) (0,00) -0,00786 -0,00382 (0,01) (0,00) -0,000661 0,0144*** (0,01) (0,00) 0,0147*** 0,0125*** (0,01) (0,00) mer än 2 termin -0,0224* (0,01) (0,00) 11,67*** 12,05*** 11,67*** 12,05*** 11,67*** 12,05*** (0,09) (0,03) (0,09) (0,03) (0,09) (0,03) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. + Studerat i både i ett EES land samt ej i ett EES land. Resultaten i tabell 4.1 var ett försök att spegla inkomstskillnader . För kohorten med examensår speglar resultaten ingångs- inkomsterna. Vi såg att det fanns tecken på att vissa grupperingar som har studerat utomlands har högre inkomster. Men är inkomst- skillnaderna temporära, permanenta, eller ökar de över tiden? För att studera detta fortsätter vi med samma regressionsanalyser som i tabell 4.1.17 Vi redovisar resultaten för samma gruppering som tidi- gare men inga andra koefficienter. 4.2.1Temporära eller permanenta inkomsteffekter Tabell 4.2 visar att oavsett i vilket land och år som utlandsstudierna bedrevs har gruppen utlandsstuderande signifikant högre inkomster. Inkomstskillnaderna ökar till och med över tiden. Därutöver ser vi att alla utbildningstyper har högre inkomster, medan språk- kurser och speciellt freemovers tenderar att släpa efter. Det är först för som språkkurserna har högre inkomster. Dess- utom är det samma tendens som för landsgrupperingarna, inkomst- skillnaderna tenderar att öka . Liknade resultat ser vi för utbildningarnas längd. Resultaten pekar på att inkomstskillnaderna blir större med tiden, för i stort sett alla grupperingar. Enligt humankapitalteorin ska en högre inkomst indikera att en individ är mer produktiv allt annat lika. Om Messer och (2007) teori om att utlandsstudier genererar ett högre humankapi- tal stämmer, borde vi se konstanta inkomstskillnader. Individernas humankapital ökar på grund av utlandsstudierna men när de väl er- hållit ett förvärvsarbete borde deras humankapital växa i samma takt som de individer som ej varit utomlands och studerat, eftersom det är utlandsstudierna i sig som genererar mer humankapital. Om där- emot utlandsstudierna är en sorteringsvariabel som visar att dessa individer är mer drivna, duktigare, och företagsamma borde deras inkomstskillnad med tiden växa. 17 Vi redovisar endast resultaten där vi konstanthåller för medelbetyg samt har inkomst- restriktion. Inkomstrestriktionen är oavsett vilken inkomstår som vi använder som utfallsvariabel. Tabell 4.2 , alla utbildningar. Utfallsvariabeln är logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar , inkomstrestriktion på Studier i EES land 0,00793*** 0,0162*** 0,0223*** 0,0273*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) Studier i ej EES land 0,0157*** 0,0293*** 0,0343*** 0,0453*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0216*** 0,0409*** 0,0603*** 0,0591*** (0,01) (0,01) (0,01) (0,01) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. + Studerat i både i ett EES land samt ej i ett EES land. Tabell 4.3 , alla utbildningar. Utfallsvariabeln är logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar , inkomstrestriktion på 0,0148*** 0,0223*** 0,0309*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,01) 0,0195*** 0,0291*** 0,0371*** 0,0435*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,00382 0,0109** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0144*** 0,0308*** 0,0407*** 0,0456*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,01) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Tabell 4.4 , alla utbildningar. Utfallsvariabeln är logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar , inkomstrestriktion på 0,0125*** 0,0221*** 0,0278*** 0,0343*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) 0,0190*** 0,0300*** 0,0358*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. I och med att vi använder oss av olika grupperingar av utlandsstu- dierna är det även möjligt att studera om t.ex. utbytesstudenter har en högre inkomst än de individer som var freemovers eller läst språk- kurser utomlands, dvs. skiljer sig grupperingarnas koefficienter från varandra. Vi gör detta genom att sätta ett antal nollhypoteser, t.ex.: utbytesstudenternas koefficient är densamma som språkkursarnas koefficienter (se Tabell 4:1 modell 2 Ink. ).18 Således kan vi studera om det finns en signifikant inkomstskillnad mellan dessa grupperingar. Resultatet i tabell 4.3 pekar på att utbytesstudenterna generellt har högre inkomster än de individer som har studerat språk utomlands, även . Utifrån resultaten ifrån de uppställda hypotestesterna (se tabel- ler 4.5–4.7) ser vi indikationer på att det inte är någon inkomstskill- nad, mellan de individer som studerat i blandade regioner kontra ej EES länder. Medan individer från dessa två grupper har en högre in- komst än de individer som inte valt att studera utomlands. Beaktar vi sedan vilken typ av studier som har bedrivits, ser vi att utbytes- studenter samt individer som bedrivit olika typer av studier har en signifikant högre inkomst än individer som inte studerat utom- lands, men det finns ingen inkomstskillnad emellan de två första grupperna. Dessutom ser vi att det lönar sig att studera högst två ter- miner utomlands. 18 Dessa hypotestester görs genom post estimeringar i STATA. Tabell 4.5 Hypotestester av i vilken region utlandsstudierna bedrivits, inkomster för perioden –2008, inkomstrestriktion på Studier EES – Studier Ej EES = 0 Studier EES – Studier Bland* = 0 Studier Ej EES – Studier Bland* = 0 Anmärking: * Studerat i både EES land samt ej EES land. Tabell 4:6 Hypotestester av vilken typ av utlandsstudierna som bedrivits, inkomster för perioden –2008, inkomstrestriktion Freemovers - Utbytesstudenter = 0 Freemovers - Språkkurser = 0 Freemovers - Bland* = 0 - Språkkurser = 0 - Bland* = 0 Språkkurser - Bland* = 0 Anmärking: * Studerat i flera typer av studier, t.ex. Freemovers och Utbytesstudenter. Tabell 4.7 Hypotestester av i vilken längd av utlandsstudierna bedrivits, inkomster för perioden –2008, inkomstrestriktion Högst 2 terminer – 3 eller fler terminer = 0 4.3Är effekten av utlandsstudier densamma oberoende inkomstnivå? För att undersöka om utlandsstudier har effekter på inkomsterna genom hela inkomstfördelningen skattar vi en kvantilregression. I och med att vi studerar hela inkomstfördelningen har vi tagit bort in- komstrestriktionen. Skattningarna görs för inkomståren 2005 och 2008, vars medianinkomster är respektive (en ökning ). Tabell 4.8 Inkomstnivåer i olika percentiler. 2005 respektive förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar. Resultaten i tabell 4.9 och 4.10 pekar på att gruppen utbytesstuden- ter har en positiv inkomstskillnad i hela inkomstfördelningen. Medan grupperna som har varit freemovers, på språkkurser samt blandade typer av utbildning har lägre inkomster för . För den 90:e inkomstpercentilen har alla grupper utom språkkurser högre inkomster än de individer som inte valt att stu- dera utomlands. Tabell 4.9 Kvantilregressioner, Alla utbildningar. logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar i olika percentiler. -0,0681*** -0,0336*** -0,00935** 0,0121** (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,01) 0,0356*** 0,0286*** 0,0200*** 0,0191*** 0,0239*** (0,01) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,0188* -0,0156*** -0,00491 -0,00287 -0,00785 (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,00) -0,0364*** -0,00453 0,00785** 0,00975** 0,0145** (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,01) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Tabell 4.10 Kvantilregressioner, alla utbildningar. logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar i olika percentiler. -0,00194 0,0208*** 0,0276*** 0,0371*** (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,01) 0,0254*** 0,0321*** 0,0395*** 0,0443*** 0,0502*** (0,01) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) -0,00736 0,0108*** (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,01) 0,0318*** 0,0375*** 0,0475*** 0,0608*** (0,01) (0,01) (0,00) (0,00) (0,01) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. 4.4Tvillingparsanalys – utlandsstudiernas orsakssamband Regressionsresultaten, se tabellerna 4.1–4.10, indikerar att det finns en inkomstskillnad mellan individer som har studerat utomlands och individer som inte varit utomlands och studerat. Nackdelen är att vi inte vet orsakssambandet mellan utlandsstudierna och inkomstnivå- erna: är det en självselektion, är det en kausaleffekt från utlands- studierna, eller är det en kombination av dessa två effekter. När vi använder tvillingparen får vi en kontrollgrupp som i hög utsträck- ning har samma förutsättningar hemifrån och arv19 i förhållande till individer som varit utomlands och studerat. Vi har dock inga upp- gifter om de är en- eller tvåäggstvillingar. Resultaten från tvillingpars- analysen, se tabell 4.11, tyder på att utlandsstudier har en kausaleffekt på individernas inkomster. Speciellt språkstudierna och blandade typer av studier, samt om individerna varit mer än två terminer utom- lands. Vi bör dock beakta att populationen är oerhört begränsad, den består endast av 115 observationer (1 grupp trillingar samt 56 tvilling- par). 19 Enligt en studie av m.f. (2010) överförs föräldrars förmågor i hög utsträckning till barnen. Tabell 4.11 , alla utbildningar. Logaritmerade förvärvsinkomst och arbetsrelaterade ersättningar 2008, inkomstrestriktion på (0,081) (0,083) (0,083) 0,228*** 0,204** 0,256*** (0,086) (0,084) (0,090) 0,288** 0,273** 0,303** (0,119) (0,118) (0,116) 0,255** 0,241** 0,267** (0,120) (0,111) (0,119) (, ej ) (0,000) (0,000) (0,000) (, ej ) -0,282** -0,264** -0,300** (0,124) (0,121) (0,119) (, ej ) -0,371** -0,347** -0,370** (0,143) (0,143) (0,142) (, ej ) -0,205* -0,210** -0,198* (0,112) (0,106) (0,109) (, ej ) -0,172 -0,172 -0,174 (0,112) (0,111) (0,110) (eller längre) (0,000) (0,000) (0,000) -0,248*** -0,260*** -0,242*** (0,051) (0,051) (0,050) 0,0928* (0,060) (0,059) (0,055) (0,162) (0,188) (0,165) -0,00349 -0,00284 -0,00328 (0,002) (0,003) (0,002) -0,0687 -0,0328 -0,0665 (0,069) (0,068) (0,065) Barn 0–3 år -0,255*** -0,237*** -0,257*** (0,063) (0,068) (0,062) Barn 4–6 år (0,135) (0,140) (0,136) Barn 7–10 år -0,0608 -0,0593 -0,0481 (0,195) (0,189) (0,188) Bilaga 4 SOU 2011:26 (0,074) (0,075) (0,073) -0,219** -0,207** -0,220** (0,096) (0,100) (0,091) Minst en förälder med eftergymn. (0,058) (0,060) (0,059) -0,000408 (0,001) (0,001) (0,001) Studier i EES land (0,059) Studier i ej EES land (0,093) (0,156) (0,103) (0,076) 0,117* (0,070) 0,203** (0,100) Utlandsstudier högst 2 termin (0,057) Utlandsstudier mer än 2 termin 0,195* (0,113) 9,239*** 9,855*** 9,403*** (2,752) (3,159) (2,785) Notera: Heteroskedasticitetskorrigerade standardfel inom parentes, * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Tabell 4.12 visar de skattade hasardkvoterna för våra fyra modell- specifikationer. Vissa av koefficienterna för olika grupperingar av utlandsstudier är signifikant skilda från ett. Det finns alltså ett sam- band mellan utlandsstudier och övergången från icke förvärvsarbete till att förvärvsarbeta även när vi kontrollerar för skillnader i kön, ålder, utbildningsnivå, civil status, medelbetyg, den lokala arbets- marknaden, föräldrars utbildningsnivå, svensk härkomst och hemma- varande småbarn. Resultaten i tabell 4.12 indikerar att gruppen individer som har studerat utomlands, i t.ex. ett EES land har en lägre sannolikhet, , att erhålla ett förvärvsarbete i nästkommande period än en individ som inte studerat utomlands. Vi ser även signi- fikant lägre sannolikheter, , för individ som varit utom- lands och studerat blandade typer av studier respektive mer än två terminer av utlandsstudier. Tabell 4.12 Cloglog, alla utbildningar, diskret tid, månader. Tidsperiod 2003–2008 (, ej ) (, ej ) (, ej ) (, ej ) (, ej ) 1.639*** 1.631*** 1.644*** (eller längre) 2.065*** 2.046*** 2.050*** 0.990*** 0.990*** 0.990*** 0.932*** 0.931*** 0.929*** 1.119*** 1.119*** 1.119*** 1.127*** 1.122*** 1.117*** Barn 0–2005 0.827*** 0.825*** 0.826*** Barn 4–2005 Barn 7–2005 Minst en förälder med eftergymn. 0.931*** 0.930*** 0.930*** Bilaga 4 SOU 2011:26 Studier i EES land Studier i ej EES land 0.760*** Utlandsstudier högst 2 termin Utlandsstudier mer än 2 termin 0.756*** Notera: Robusta standard fel inom parenteserna. * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01.