Zdolności poznawcze czy dyplom – co się w Polsce bardziej opłaca?
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-600X.95.02Słowa kluczowe:
zwrot z umiejętności, edukacja formalna, zarobki, umiejętności kognitywne, Polska, PIAAC, postPIAACAbstrakt
Istnieje obszerna – i stale rosnąca – literatura dostarczająca dowodów o znaczeniu formalnego wykształcenia i umiejętności poznawczych dla indywidualnych wynagrodzeń we współczesnych gospodarkach i społeczeństwach opartych na wiedzy. Międzynarodowe Badanie Kompetencji Osób Dorosłych OECD (PIAAC) dostarcza miar umiejętności rozumienia tekstu i rozumowania matematycznego, które są wykorzystywane w wielu analizach. Polskie badanie uzupełniające PIAAC (postPIAAC) obejmuje pomiar innego czynnika umiejętności poznawczych, a mianowicie szybkości kodowania. W niniejszym artykule stosujemy regresję płacową Mincera do oceny zwrotów z edukacji formalnej, umiejętności rozumowania matematycznego, szybkości kodowania i szeregu zmiennych kontrolnych wykorzystując polskie dane PIAAC i postPIAAC. Wyniki potwierdzają ustalenia z innych analiz, że to formalne wykształcenie ma większe znaczenie dla wynagrodzeń w Polsce niż umiejętności kognitywne.
Bibliografia
Adamczyk A., Jarecki W. (2008), Evaluation of the Internal Rate of Return for Investment in Higher Education, “Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics,” no. 228(11–12), pp. 77–93, https://doi.org/10.33119/GN/101320
Google Scholar
Becker G.S. (1962), Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis, “Journal of Political Economy,” no. 70(5), part 2, pp. 9–49, https://doi.org/10.1086/258724
Google Scholar
Bourdieu P. (1986), The Forms of Capital, [in:] J.G. Richardson (ed.), Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education, Greenwood Press, New York–Westport, CT–London, pp. 241–258.
Google Scholar
Burski J., Chłoń-Domińczak A., Palczyńska M., Rynko M., Śpiewanowski P. (2013), Umiejętności Polaków – wyniki Międzynarodowego Badania Kompetencji Osób Dorosłych (PIAAC), Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.
Google Scholar
Camarata S., Woodcock R. (2006), Sex Differences in Processing Speed: Developmental Effects in Males and Females, “Intelligence,” no. 34(3), pp. 231–252, https://doi.org/10.1016/j.intell.2005.12.001
Google Scholar
Carroll J.B. (1993), Human Cognitive Abilities. A Survey of Factor-Analytic Studies, Cambridge University Press, Cambridge.
Google Scholar
Carroll J.B. (1998), Human Cognitive Abilities: A Critique, [in:] J.J. McArdle, R.W. Woodcock (eds.), Human Cognitive Abilities in Theory and Practice, Routledge, New York–Hove.
Google Scholar
Chmielewska B., Zegar J.S. (2022), Z czego żyje wieś? Źródła dochodów ludności wiejskiej, ich ewolucja i zróżnicowanie, [in:] J.S. Zegar, P. Wiśniewski, B. Wieliczko, M. Stanny, E. Raszeja, W. Poczta, A. Baer-Nawrocka, J. Bartkowski, B. Chmielewska, A. Hałasiewicz, S. Kalinowski, J. Wilkin, R. Marks-Bielska, B. Fedyszak-Radziejowska, Ł. Komorowski (eds.), Polska wieś 2022: raport o stanie wsi, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa, pp. 133–151.
Google Scholar
Collins R. (2019), The Credential Society: An Historical Sociology of Education and Stratification, Columbia University Press, New York.
Google Scholar
Desjardin R., Warnke A.J. (2012), Ageing and Skills: A Review and Analysis of Skill Gain and Skill Loss Over the Lifespan and Over Time, vol. 72, OECD Education Working Papers, Paris, https://doi.org/10.1787/5k9csvw87ckh-en
Google Scholar
Entringer T., Griese F., Zimmermann S., Richter D. (2022), SOEP Scales Manual (Updated for SOEP-Core V37), 1217, SOEP Survey Papers 1217 Series C, Deutsches Institut für Wirtschaftforschung, Berlin.
Google Scholar
Erikson R., Goldthorpe J.H. (1993), The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies, Clarendon Press, Oxford.
Google Scholar
Firkowska-Mankiewicz A., Zaborowski W. (2002), The Effects of Intellectual Functioning on Economic Status Attainment, [in:] K.M. Słomczyński (ed.), Social structure, changes and linkages: the advanced phase of the post-communist transition in Poland, IFiS Publishers, Warsaw, pp. 79–91.
Google Scholar
Flanagan D.P., McGrew K.S., Ortiz S.O. (2000), The Wechsler Intelligence Scales and Gf–Gc Theory: A Contemporary Approach to Interpretation, Allyn & Bacon, Needham Heights, MA.
Google Scholar
Flinkenflügel K., Gruber M., Meinert S., Thiel K., Winter A., Goltermann J., Usemann P., Brosch K., Stein F., Thomas-Odenthal F., Wroblewski A., Pfarr J.-K., David F.S., Beins E.C., Grotegerd D., Hahn T., Leehr E.J., Dohm K., Bauer J., Forstner A.J., Nöthen M.M., Jamalabadi H., Straube B., Jansen A.N., Witt S.H., Rietschel M., Nenadić I., Van Den Heuvel M.P., Kircher T., Repple J., Dannlowski U. (2024), The Interplay between Polygenic Score for Tumor Necrosis Factor-α, Brain Structural Connectivity, and Processing Speed in Major Depression, “Molecular Psychiatry,” no. 29(10), pp. 3151–3159, https://doi.org/10.1038/s41380-024-02577-7
Google Scholar
Gajderowicz T., Grotkowska G., Wincenciak L. (2012), Premia Płacowa z Wykształcenia Wyższego Według Grup Zawodów, “Ekonomista,” vol. 5.
Google Scholar
Gilboa Y. (2024), The Gender Wage Gap in Israel: Evidence from PIAAC Data, “Israel Affairs,” no. 30(3), pp. 532–547, https://doi.org/10.1080/13537121.2024.2342146
Google Scholar
Graves J., Kuehn Z. (2021), Specializing in Growing Sectors: Wage Returns and Gender Differences, “Labour Economics,” vol. 70, 101994, https://doi.org/10.1016/j.labeco.2021.101994
Google Scholar
GUS (Statistics Poland) (2018), Basic Urban Statistics 2016, Statistical Analyses, Statistical Office in Poznań, Urban Statistics Centre and Statistics Poland, Regional and Environmental Surveys Department, Warszawa–Poznań.
Google Scholar
Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. (2017), Skills, Earnings, and Employment: Exploring Causality in the Estimation of Returns to Skills, “Large-Scale Assessments in Education,” no. 5(1), p. 12, https://doi.org/10.1186/s40536-017-0045-7
Google Scholar
Hanushek E.A. (2002), Publicly Provided Education, [in:] A.J. Auerbach, M. Feldstein (eds.), Handbook of Public Economics, vol. 4, Handbooks in Economics, North Holland, Amsterdam, pp. 2045–2141.
Google Scholar
Hanushek E.A., Schwerdt G., Wiederhold S., Woessmann L. (2015), Returns to Skills around the World: Evidence from PIAAC, “European Economic Review,” vol. 73, pp. 103–130, https://doi.org.10.1016/j.euroecorev.2014.10.006
Google Scholar
Hanushek E.A., Schwerdt G., Wiederhold S., Woessmann L. (2017), Coping with Change: International Differences in the Returns to Skills, “Economics Letters,” vol. 153, pp. 15–19, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.01.007
Google Scholar
Hanushek E.A., Woessmann L. (2008), The Role of Cognitive Skills in Economic Development, “Journal of Economic Literature,” no. 46(3), pp. 607–668, https://doi.org/10.1257/jel.46.3.607
Google Scholar
Hanushek E.A., Woessmann L. (2015), The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth, The MIT Press Cambridge, Massachusetts and London, England.
Google Scholar
Harmon C., Oosterbeek H., Walker I. (2003). The Returns to Education: Microeconomics, “Journal of Economic Surveys,” no. 17(2), pp. 115–156, https://doi.org/10.1111/1467-6419.00191
Google Scholar
Horn J.L. (1968), Organization of Abilities and the Development of Intelligence, “Psychological Review,” no. 75(3), pp. 242–259, https://doi.org/10.1037/h0025662
Google Scholar
Horn J.L. (1988), Thinking about Human Abilities, [in:] J.R. Nesselroade, R.B. Cattell (eds.) Handbook of multivariate experimental psychology, Plenum, New York, pp. 645–685.
Google Scholar
Horn J.L. (1991), Measurement of Intellectual Capabilities: A Review of Theory, [in:] K.S. McGrew, R. Werder, R.W. Woodcock (eds.), Woodcock-Johnson technical manual: A reference on theory and current research to supplement the WJ-R examiner’s manuals, DLM, Allen, TX, pp. 197−232.
Google Scholar
Horn J.L., Noll J. (1987), Human Cognitive Abilities: Gf–Gc Theory, [in:] D.S. Flanagan, J.L. Genshaft, P.L. Harrison (eds.), Contemporary intellectual assessment: Theories, tests, and issues, Guilford Press, New York, pp. 53−91.
Google Scholar
Imms P., Domínguez J.F., Burmester A., Seguin C., Clemente A., Dhollander T., Wilson P.H., Poudel G., Caeyenberghs K. (2021), Navigating the Link between Processing Speed and Network Communication in the Human Brain, “Brain Structure and Function,” no. 226(4), pp. 1281–1302, https://doi.org/10.1007/s00429-021-02241-8
Google Scholar
Instytut Badań Edukacyjnych (2011), Raport o stanie edukacji 2010. Społeczeństwo w drodze do wiedzy, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.
Google Scholar
Instytut Badań Edukacyjnych (2014), Portret generacji 50+ w Polsce i w Europie. Wyniki badania zdrowia, starzenia się i przechodzenia na emeryturę w Europie (SHARE), Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.
Google Scholar
Jaarsma E., Nooyens A., Almar A.L. Kok, Köhler S., Van Boxtel M., Verschuren W.M.M, Huisman M. (2024), Modifiable Risk Factors for Accelerated Decline in Processing Speed: Results from Three Dutch Population Cohorts, “The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease,” no. 11(1), pp. 108–116, https://doi.org/10.14283/jpad.2023.64
Google Scholar
Kail R., Salthouse T.A. (1994), Processing Speed as a Mental Capacity, “Acta Psychologica,” no. 86(2–3), pp. 199–225, http://doi.org/10.1016/0001-6918(94)90003-5
Google Scholar
Kalinowski S. (2022), Ubóstwo i wykluczenie na wsi, [in:] J.S. Zegar, P. Wiśniewski, B. Wieliczko, M. Stanny, E. Raszeja, W. Poczta, A. Baer-Nawrocka, J. Bartkowski, B. Chmielewska, A. Hałasiewicz, S. Kalinowski, J. Wilkin, R. Marks-Bielska, B. Fedyszak-Radziejowska, Ł. Komorowski (eds.), Polska wieś 2022: raport o stanie wsi, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa, pp. 153–169.
Google Scholar
Lang F.R., Weiss D., Stocker A., Von Rosenbladt B. (2007), Assessing Cognitive Capacities in Computer-Assisted Survey Research: Two Ultra-Short Tests of Lntellectual Ability in the German Socio-Economic Panel (SOEP), “Journal of Contextual Economics – Schmollers Jahrbuch,” no. 127(1), pp. 183–191, https://doi.org/10.3790/schm.127.1.183
Google Scholar
Li M., Dang X., Chen Y., Chen Z., Xu X., Zhao Z., Wu D. (2024), Cognitive Processing Speed and Accuracy Are Intrinsically Different in Genetic Architecture and Brain Phenotypes, “Nature Communications,” no. 15(1), 7786, https://doi.org/10.1038/s41467-024-52222-8
Google Scholar
McGrew K.S. (2009), CHC Theory and the Human Cognitive Abilities Project: Standing on the Shoulders of the Giants of Psychometric Intelligence Research, “Intelligence,” no. 37(1), pp. 1–10, https://doi.org/10.1016/j.intell.2008.08.004
Google Scholar
McGrew K.S. (2023), Carroll’s Three-Stratum (3S) Cognitive Ability Theory at 30 Years: Impact, 3S-CHC Theory Clarification, Structural Replication, and Cognitive–Achievement Psychometric Network Analysis Extension, “Journal of Intelligence,” no. 11(2), p. 32, https://doi.org/10.3390/jintelligence11020032
Google Scholar
Mincer J. (1970), The Distribution of Labor Incomes: A Survey With Special Reference to the Human Capital Approach, “Journal of Economic Literature,” no. 8(1), pp. 1–26, https://doi.org/10.4337/9781782541554
Google Scholar
Mincer J.A. (1974), Schooling, Experience, and Earnings. Human Behavior & Social Institutions No. 2, NBER, New York.
Google Scholar
Myck M., Nicińska A., Morawski L. (2009), Count Your Hours: Returns to Education in Poland, “IZA Discussion Papers,” (4332), https://www.iza.org/publications/dp/4332/count-your-hours-returns-to-education-in-poland
Google Scholar
OECD (2013a), OECD Skills Outlook 2013: First Results from the Survey of Adult Skills, OECD.
Google Scholar
OECD (2013b), Technical Report of the Survey of Adult Skills (PIAAC), OECD.
Google Scholar
OECD (2024), Do Adults Have the Skills They Need to Thrive in a Changing World?: Survey of Adult Skills 2023, OECD Skills Studies, OECD Publishing, Paris.
Google Scholar
Palczyńska M. (2021), Overeducation and Wages: The Role of Cognitive Skills and Personality Traits, “Baltic Journal of Economics,” no. 21(1), pp. 85–111, https://doi.org/10.1080/1406099X.2021.1950388
Google Scholar
Palczyńska M., Rynko M. (2016), Zróżnicowanie umiejętności poznawczych osób starszych i jego społeczno-demograficzne uwarunkowania, “Polityka Społeczna,” no. 43(7(508)), pp. 22–27.
Google Scholar
Palczyńska M., Rynko M. (2021), ICT Skills Measurement in Social Surveys: Can We Trust Self-Reports? “Quality & Quantity,” no. 55(3), pp. 917–943, https://doi.org/10.1007/s11135-020-01031-4
Google Scholar
Palczyńska M., Świst K. (2018), Personality, Cognitive Skills and Life Outcomes: Evidence from the Polish Follow-up Study to PIAAC, “Large-Scale Assessments in Education,” no. 6(1), p. 2, https://doi.org/10.1186/s40536-018-0056-z
Google Scholar
Psacharopoulos G., Patrinos H.A. (2004), Returns to Investment in Education: A Further Update, “Education Economics,” no. 12(2), pp. 111–134, https://doi.org/10.1080/0964529042000239140
Google Scholar
Rebollo-Sanz Y.F., De La Rica S. (2022), Gender Gaps in Skills and Labor Market Outcomes: Evidence from the PIAAC, “Review of Economics of the Household,” no. 20(2), pp. 333–371, https://doi.org/10.1007/s11150-020-09523-w
Google Scholar
Rogut A., Roszkowska S. (2007), Earnings and Human Capital Distribution in Poland, “Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics,” no. 220(11–12), pp. 55–84, https://doi.org/10.33119/GN/101389
Google Scholar
Roszkowska S., Majchrowska A. (2014), Premia z wykształcenia i doświadczenia zawodowego według płci w Polsce, “Materiały i Studia,” vol. 302.
Google Scholar
Schlotter M., Schwerdt G., Woessmann L. (2011), Econometric Methods for Causal Evaluation of Education Policies and Practices: A Non‐technical Guide, “Education Economics,” no. 19(2), pp. 109–137, https://doi.org/10.1080/09645292.2010.511821
Google Scholar
Schupp J., Herrmann S., Jaensch P., Lang F.R. (2008), Erfassung kognitiver Leistungspotentiale Erwachsener im Sozio-oekonomischen Panel (SOEP), Deutsches Institut für Wirtschaftforschung, Berlin.
Google Scholar
Sitek M., Penszko P. (2025), Umiejętności Na Polskim Rynku Pracy. Raport Tematyczny z Badania PIAAC 2023, Instytut Badań Edukacyjnych – Państwowy Instytut Badawczy, https://doi.org/10.24131/9788368313550
Google Scholar
Sivakolundu D.K., West K.L., Zuppichini M., Turner M.P., Abdelkarim D., Zhao Y., Spence J.S., Lu H., Okuda D.T., Rypma B. (2020), The Neurovascular Basis of Processing Speed Differences in Humans: A Model-Systems Approach Using Multiple Sclerosis, “NeuroImage,” vol. 215, 116812, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116812
Google Scholar
Słomczyński K.M., Kotnarowski M., Tomescu-Dubrow I., Dubrow J. (eds.) (2023), Poland: Thirty Years of Radical Social Change, BRILL.
Google Scholar
Smith A. (1973), Symbol Digit Modalities Test, Western Psychological Services, Los Angeles, CA.
Google Scholar
Stanny M. (2014), Wieś, obszar wiejski, ludność wiejska – o problemach z ich definiowaniem. Wielowymiarowe spojrzenie, “Wieś i Rolnictwo,” no. 1(162), pp. 123–138, https://doi.org/10.53098/wir.2014.1.162/07
Google Scholar
Stock J.H., Watson M.W. (2007), Introduction to Econometrics, Second edition, Pearson, Boston.
Google Scholar
Strawiński P. (2006), Zwrot z Inwestycji w Wyższe Wykształcenie w Polsce, “Ekonomista,” vol. 6.
Google Scholar
Strawiński P. (2008), Czy w Polsce Opłaca Się Studiować? Wyniki Modelu Inwestycji w Wyższe Wykształcenie, “Ekonomista,” vol. 4.
Google Scholar
Tomescu-Dubrow I., Slomczynski K.M., Sawiński Z., Kiersztyn A., Janicka K., Życzyńska-Ciołek D., Wysmułek I., Kotnarowski M. (2021), The Polish Panel Survey, POLPAN, “European Sociological Review,” no. 37(5), pp. 849–864, https://doi.org/10.1093/esr/jcab017
Google Scholar
Wilkin J. (2022), Zrozumieć i opisać polską wieś – synteza raportu, [in:] J.S. Zegar, P. Wiśniewski, B. Wieliczko, M. Stanny, E. Raszeja, W. Poczta, A. Baer-Nawrocka, J. Bartkowski, B. Chmielewska, A. Hałasiewicz, S. Kalinowski, J. Wilkin, R. Marks-Bielska, B. Fedyszak-Radziejowska, Ł. Komorowski (eds.), Polska wieś 2022: raport o stanie wsi, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa, pp. 11–27.
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.

