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ROSAMARIA D'AMORE Projects

ISTRUZIONE E DISUGUAGLIANZA

Il progetto di ricerca si propone di valutare il contributo dell’istruzione terziaria sulla probabilità di entrare nel mercato del lavoro e sui i salari dei laureati in Italia. A tal fine, verrà utilizzata una banca dati molto recente dell’ISTAT quale quella sull’ “Inserimento professionale dei laureati”. Si tratta di un’indagine tramite la quale è stato intervistato un campione di 62.000 laureati sul totale dei 300.338 che avevano conseguito il titolo nel 2007, con l'obiettivo di rilevare la condizione occupazionale a circa quattro anni di distanza dalla laurea. Il dataset comprende informazioni sul curriculum di studi (voto e tipo di diploma di scuola superiore, anno di immatricolazione, tipo e anno di laurea, etc.), sulla condizione occupazionale (se l’individuo è occupato, motivazioni della mancata occupazione, importanza della laurea conseguita per ottenere il lavoro svolto) e sulle caratteristiche del lavoro svolto (tipo di professione, retribuzione salariale, ore lavorative, stagionalità del lavoro, tipo di contratto etc.), sulla mobilità dei laureati (spostamenti per studio, se per lavorare ha dovuto cambiare città per lavorare dopo la laurea) e infine sulla famiglia di origine degli studenti (titolo di studio e professione del padre e della madre).Il lavoro si avvale dell’utilizzo di tecniche econometriche consolidate di policy evaluation sia parametriche, es. diff-in-diff che non parametriche, es. il matching estimator. Inoltre, il progetto di ricerca intende utilizzare anche una tecnica recentemente proposta in letteratura, il "recentered influence function approach (RIF)" di Firpo, Fortin and Lemieux (2009, Econometrica) per stimare l’impatto dell’istruzione terziaria sull’intera distribuzione del reddito. Il metodo consiste nel condurre un'analisi di regressione della funzione di influenza del quantile marginale della variabile dipendente sulle variabili esplicative. Il metodo offre una approssimazione lineare che consente di applicare la legge dei valori attesi iterati e dunque di approssimare l'effetto marginale della variabile indipendente (es. avere un’istruzione terziaria) sulla distribuzione della variabile dipendente (il reddito). Secondariamente, il lavoro, intende applicare il metodo di decomposizione di Oaxaca-Blinder, con l’obiettivo di spiegare le differenze salariali tra individui laureati di genere maschile e femminile e laureati in università meridionali e settentrionali. La decomposizione di Oaxaca-Blinder prevede che venga utilizzato un gruppo di riferimento che si suppone non essere discriminato: in un’ottica di genere solitamente, si considera il gruppo di maschi. Secondariamente, il metodo consente di decomporre le disuguaglianze salariali ottenute in due componenti. Una componente dovuta alla differenza tra le caratteristiche medie di uomini e donne, valutata al tasso di rendimento delle caratteristiche del campione degli uomini (“effetto dotazione”); la seconda componente indica invece la parte del differenziale attribuibile a differenze nella valutazione delle stesse caratteristiche tra i due gruppi (“effetto coefficienti”): utilizza infatti le caratteristiche medie delle donne occupate e i vettori dei coefficienti stimati per uomini e donne, cioè la retribuzione di riferimento e quella osservata sulle donne. Questa seconda componente può quindi essere identificata come un’approssimazione della discriminazione di cui soffrono le donne sul mercato del lavoro in termini di remunerazione. A tal fine, sarà interessante valutare il contributo della qualità dell’istruzione terziaria sulle differenziali salariali tra uomini e donne e tra individui laureati in diversi atenei nazionali. E’ inoltre, interesse del progetto, quello di utilizzare la decomposizione di Oaxaca-Blinder sull’intera distribuzione del reddito, utilizzando la recentered influence function regression come base per la decomposizione.

DepartmentDipartimento di Scienze Economiche e Statistiche/DISES
FundingFondi dell'ateneo
FundersUniversità  degli Studi di SALERNO
Cost6.515,38 euro
Project duration28 July 2015 - 28 July 2017
Proroga28 aprile 2018
Research TeamAMENDOLA Adalgiso (Project Coordinator)
ABATEMARCO Antonio (Researcher)
ALIPERTI FRANCESCO (Researcher)
AMABILE SARA (Researcher)
AUTIERO Giuseppina (Researcher)
BARONE Adriana (Researcher)
CARRIERI Vincenzo (Researcher)
CAVALCA Guido Gabriele (Researcher)
CIRILLO MARIA ROSARIA (Researcher)
COCCORESE Paolo (Researcher)
COPPOLA Gianluigi (Researcher)
CURTO DONATO (Researcher)
D'AMATO Marcello (Researcher)
D'AMORE ROSAMARIA (Researcher)
DE LUCA DANILO (Researcher)
DE SIMONE MARIA GIUDITTA (Researcher)
DELL'ANNO Roberto (Researcher)
DESTEFANIS Sergio Pietro (Researcher)
DI SALVIA Biagio (Researcher)
DI SERIO MARIO (Researcher)
FENUCCI Tullio (Researcher)
FERRAGINA Anna Maria (Researcher)
FERRARA VALENTINA (Researcher)
GALLI Fausto (Researcher)
GAROFALO Maria Rosaria (Researcher)
IANDOLO STEFANO (Researcher)
INGINO FRANCESCO (Researcher)
IORIO Roberto (Researcher)
LEONE Stefania (Researcher)
MAIO EMANUELA (Researcher)
MAMMOLA PAOLO (Researcher)
MATARAZZO GIUSEPPE (Researcher)
MAZZOTTA Fernanda (Researcher)
MELE GIANLUCA (Researcher)
MONTAUDO Aldo (Researcher)
NAIMOLI ANTONIO (Researcher)
NESE Annamaria (Researcher)
O'HIGGINS Shane Niall (Researcher)
ORILIA MARINA (Researcher)
PACELLA MASSIMO (Researcher)
PARISI Lavinia (Researcher)
PENNETTA Piero (Researcher)
PICIOCCHI Paolo (Researcher)
PRATSCHKE Jonathan (Researcher)
RAPILLO ANNUNZIATA (Researcher)
ROSSI Roberto (Researcher)
RUGGIERO NAZZARENO (Researcher)
RUSSO Giuseppe (Researcher)
RUSSOMANDO Annalisa (Researcher)
SANTILLO Marco (Researcher)
SANTUCCI LAURA (Researcher)
SIANO Alfonso (Researcher)
STIMOLO MARCO (Researcher)