What Are the Monetary and Non-Monetary Returns on Education?

“Wat zijn de monetaire en non-monetaire effecten van opleidingsniveau?”

Course:                 FEB12013

Group Number:        382902

Number of words:        4412

Introductie

In dit onderzoek wordt getracht te vinden wat de invloed is van opleidingsniveau op zowel monetair gebied, op inkomen, als non-monetair gebied, op levensverwachting. Aan de hand van eerder onderzoek blijkt dat een hoger niveau van opleidingsniveau het inkomen positief beïnvloedt (Jameson, Jameson & Hanushek, 2007). Uit een ander onderzoek komt naar voren dat opleidingsniveau een positief causaal verband heeft met inkomen, maar ook andersom (Tolley & Olson, 1971). Deze afwijking (bias), een simultaan causaal effect, vraagt ook om verder onderzoek. Verder blijkt dat de levensverwachting van personen eerder geneigd is om een groter positief causaal verband te hebben met opleidingsniveau dan met inkomen (Backlund, Sorlie & Johnson, 1999). Met de volgende onderzoeksvraag en bijbehorende hypothesen probeert dit onderzoek de voorgaande onderzoeken te verdiepen. De onderzoeksvraag luidt:

“Wat zijn de monetaire en non-monetaire effecten van opleidingsniveau?”

De monetaire en non-monetaire effecten waar dit onderzoek zich op richt zijn respectievelijk inkomen en levensverwachting. Het is voor de bevolking en overheid van groot belang om te weten of, en vooral in welke mate het niveau van opleidingsniveau van de individu en de totale bevolking invloed heeft op de betreffende zaken. De overheid kan aan de hand van deze gegevens bepalen in welke mate zij moet investeren in onderwijs, om zo de levensverwachting van de bevolking te verhogen en het inkomen te laten groeien. Antwoorden op deze verwachtingen kunnen van grote waarde zijn voor vervolgonderzoek, en dan met name de gevonden nuances op eerder onderzoek. Ook voor de wetenschappelijke wereld is het daarom van groot belang te weten welke verbanden er bestaan tussen de te onderzoeken aspecten.

Theoretisch Raamwerk

Om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden zijn de volgende hypothesen opgesteld.  Per hypothese is een verantwoording van keuze gegeven.

Ha1: “Opleidingsniveau heeft een positief causaal verband met inkomen.”

Hypothese 1 test een puur monetaire uitkomst, namelijk inkomen. De achterliggende theorie waarmee deze hypothese is opgesteld is de ‘human capital theory’. Deze theorie houdt in dat naarmate er meer geïnvesteerd wordt in de mens, de opbrengsten in algemene zin later groter zullen zijn (Becker, 1993). Personen met een hogere opleiding gaan later ook meer verdienen dan personen met een lagere opleiding.

Ha2: “Opleidingsniveau heeft een positief causaal verband met levensverwachting.”

De tweede hypothese test, in tegenstelling tot hypothese 1, de non-monetaire kant van een hoger niveau van opleidingsniveau. Vanuit eigen redenatie wordt er aangenomen dat personen met een hoger opleidingsniveau langer zullen leven door bijvoorbeeld meer rationele beslissingen te maken en een gezondere leefstijl te onderhouden.

Ha3: “Levensverwachting heeft een positief simultaan causaal verband met opleidingsniveau op nationale schaal.”

Deze hypothese test of levensverwachting een positief simultaan causaal verband houdt met opleidingsniveau op nationaal niveau. Verder kan er met deze time-series analyse uiteindelijk ook een voorspelling gemaakt worden op basis van gevonden trends. Om hypothese 3 te testen is gebruik gemaakt van een time-series analyse. Een time series-analyse is een onderzoek waarbij een gegeven op meerdere punten in de tijd wordt gemeten. Hypothesen 1 en 2 hebben betrekking tot gegevens op één bepaald moment in de tijd, de zogenoemde cross-sectie analyses.

Opleidingsniveau is in dit onderzoek verdeeld in 4 niveau’s en is toegewezen aan een persoon wanneer dit het hoogst behaalde niveau is. De verschillende niveau’s zijn: basisonderwijs (2), lager middelbaar onderwijs (3), hoger middelbaar school (4), hoger onderwijs (5). Dit is een ordinale verdeling. Het inkomen is een continue verdeling, aangezien er per individu gegeven is hoeveel het huishouden in 1993 heeft verdiend en niet is verdeeld in categorieën. Tot slot is de levensverwachting binair verdeeld, bepaald door het feit of de persoon is overleden in de periode 1993-2010.

Data & Methodologie

1. Data Cross-section

Voor het onderzoek wordt gebruik gemaakt van de data beschikbaar gesteld door twee verschillende instanties. M. Cramer en M. van Praag hebben in 1952 voor de Data Archiving Network Service (DANS) onder 2387 leerlingen, geboren tussen 1937 en 1941, van de laatste klas van de middelbare school in Noord-Brabant data verzameld. In 1989 is er onderzoek gedaan naar de representativiteit van de data voor leerlingen van dezelfde klas in de rest van Nederland. Uit dit onderzoek is gebleken dat er aangenomen kan worden dat de data klopt (Hartog, 1989). Daarom kan de data gebruikt worden voor onderzoek op nationaal niveau. Vervolgonderzoeken in 1983 en 1993 hebben vervolgens data verzameld over de ontwikkelingen van deze personen na 1952.

[pic 1]

Uit de algemeen beschrijvende data blijkt dat van zowel inkomen als IQ de mediaan en gemiddelde nagenoeg gelijk zijn. Dit duidt erop dat er geen extremen zijn die het beeld verstoren. Opvallend is dat het aantal vrouwen in de steekproef beduidend minder is dan het aantal mannen. Dit kan een vertekend beeld opleveren en zal dus meegenomen worden in de interpretatie van de resultaten. In tabellen 1, 2 en 3 in de appendix staat meer beschrijvende informatie met betrekking tot de verdeling van opleidingsniveau, sociaal-economische status en geboortejaar.