The next two terms allow earnings t

The next two terms allow earnings to vary within and following
schooling. First, eit is an indicator for whether the individual
is enrolled in college during period t. Finally, f(·) is
a function of credits (sit) and credentials (cit) received following
college enrollment. Under the identifying assumption
that – conditional on the observable characteristics in
xit and unobservable individual-specific effects, time-trends,
and quarter-specific effects – the unobserved error term εit
is uncorrelated with schooling choices and the vector of parameters,
τ, contains estimates of the causal effect of educational
attainment on labor market outcomes. My main
parametrization of f(sit, cit, τ) includes indicators for credential
receipt and a linear term in credits received interacted
with an indicator for not having earned a credential:
f(·) = τ1sit1[c ∈ {Dc} = 0] +
c
τ cDc, where Dc indicates receipt
of specific credentials.18 With this specification, I can
test whether college drop-outs benefit from earning additional
credits and whether earnings and employment gains
are larger for particular credentials. I also explore whether
my findings are robust to different assumptions over the
function form of f(sit, cit, τ), which are described in the following
section.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต่อมาอีกสองแง่ช่วยให้รายได้จะแตกต่างกันทั้งภายในและต่อไปนี้การศึกษา ครั้งแรก EIT
เป็นตัวบ่งชี้สำหรับว่าบุคคลที่จะเข้าเรียนในวิทยาลัยในช่วงระยะเวลาที สุดท้าย f (·)
เป็นฟังก์ชั่นของสินเชื่อ(นั่ง) และข้อมูลประจำตัว (ซีไอ)
ได้รับต่อไปนี้การลงทะเบียนเรียนวิทยาลัย ภายใต้สมมติฐานที่ระบุว่า - เงื่อนไขในลักษณะที่สังเกตได้ในอกและสำรวจผลกระทบของแต่ละบุคคลเฉพาะเวลาแนวโน้ม, และผลกระทบในไตรมาสที่เฉพาะเจาะจง - ระยะข้อผิดพลาดที่ไม่มีใครสังเกตεitเป็นuncorrelated มีทางเลือกการศึกษาและเวกเตอร์ของพารามิเตอร์τมีการประมาณการของผลการศึกษาสาเหตุของความสำเร็จต่อผลลัพธ์ของตลาดแรงงาน หลักของฉันและตัวแปรของ f (นั่งซีไอ, τ) รวมถึงตัวชี้วัดสำหรับการรับรองใบเสร็จรับเงินและระยะเชิงเส้นในเครดิตที่ได้รับความสัมพันธ์กับตัวบ่งชี้ที่ไม่ได้รับการรับรอง: f (·) = τ1sit1 [ค∈ {Dc} = 0] + คτ CDC ที่ Dc บ่งชี้ใบเสร็จรับเงินของcredentials.18 เฉพาะกับข้อกำหนดนี้ผมสามารถทดสอบว่าวิทยาลัยหล่นลึกหนาบางได้รับประโยชน์จากรายได้ที่เพิ่มขึ้นหน่วยกิตและไม่ว่าจะเป็นรายได้และกำไรการจ้างงานมีขนาดใหญ่สำหรับข้อมูลประจำตัวโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ฉันยังสำรวจไม่ว่าจะเป็นผลของฉันที่มีประสิทธิภาพสมมติฐานที่แตกต่างกันมากกว่ารูปแบบการทำงานของf (นั่งซีไอ, τ) ซึ่งอธิบายไว้ในบทความส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถัดไปสองด้านช่วยให้รายได้ที่แตกต่างกันภายในและต่อไปนี้
ตน แรก , EIT เป็นตัวบ่งชี้ว่าบุคคล
เป็นการลงทะเบียนเรียนในวิทยาลัยในช่วงระยะเวลาทีสุดท้าย F ( ด้วย )
ฟังก์ชันเครดิต ( นั่ง ) และข้อมูล ( CIT ) ได้รับต่อไปนี้
วิทยาลัยการลงทะเบียน ภายใต้สมมติฐานที่ระบุเงื่อนไขในลักษณะที

สังเกตได้ในxit unobservable และบุคคลเฉพาะผล แนวโน้มเวลา
6 เทคนิคเฉพาะสำหรับ unobserved ข้อผิดพลาดในระยะεมัน
เป็น uncorrelated กับตัวเลือกการศึกษาและเวกเตอร์ของค่า
τมีการประเมินอิทธิพลเชิงสาเหตุของผลการศึกษา
ในตลาดแรงงาน parametrization หลักของฉัน
F ( นั่ง , CIT τ ) รวมถึงตัวชี้วัดสำหรับข้อมูล
ใบเสร็จรับเงินและระยะเชิงเส้นในเครดิตได้รับติดต่อ
กับตัวที่ไม่ได้รับข้อมูล :
F ( ด้วย ) = τ 1sit1 [ C ∈ { DC } = 0 ]
C
τ CDC ที่ DC แสดงใบเสร็จ
เฉพาะ credentials.18 กับสเปคนี้ผมจะทดสอบว่าหล่นมือตกประโยชน์
วิทยาลัย จากรายได้เพิ่มเติม
เครดิตและว่ากำไรและได้รับการจ้างงาน
มีขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับใบอนุญาตผมยังดูว่า
ผลการวิจัยของฉันมีสมมติฐานที่แตกต่างกันกว่า
ฟังก์ชันรูปแบบของ F ( นั่ง , CIT τ ) ซึ่งได้อธิบายไว้ในส่วนต่อไปนี้

.