Zusammenfassung
Grundlage der Untersuchung sind nach Ausbildungswegen differenzierte monatliche Nettoeinkommen, mit denen Ausbildungsrenditen über simulierte L¤ngsschnittanalysen berechnet werden. Dient das Einkommen von Ungelernten als Referenz, so ergibt sich für die Lehre eine überraschend hohe Rendite von knapp 50%, die der akademischen Ausbildungsg¤nge ist mit 13,5% (Fachhochschule) und 9,7% (Promovierte) deutlich niedriger — der MiNCER-Ansatz mit gleich bleibenden Renditen je zus¤tzliches Ausbildungsjahr erscheint damit als Fehlspezifikation. Selbst wenn 500 je Monat für die Lehre gezahlt werden müssten, erg¤ben sich noch Renditen von 15%. Die Simulation von Studiengebühren ergibt, dass die gegenw¤rtig vorgesehenen Betr¤ge von 500 je Semester die Bildungsrenditen des Studiums nur geringfügig senken (um 0,5 bis 0,9%-Punkte); kostenorientierte S¤tze von z. B. 5.000 je Semester würden allerdings zu Rückg¤ngen von rund 5%-Punkten führen, was die Attraktivit¤t der akademischen Ausbildung beeintr¤chtigen dürfte.
Abstract
In this paper education yields based on monthly net income data are calculated. Based on average income data, the present value of costs and yields on education is estimated. The results show, compared to the income of unskilled workers, a surprisingly high yield of 50% for non-academic apprenticeship, while the yield for academic education is 13,5% for universities of applied sciences and 9,7% for a PhD. Given these results, standard MiNCER-equations with constant yields per additional year of education appear to be misspecified. Even if apprentices had to pay 500 per month, yield would stay around 15%. A calculated simulation of tuition fees displays that the currently envisaged fee of 500 per semester will reduce yields on education only slightly by 0,5 to 0,9 percentage points. However, more cost-oriented fees of 5.000 per semester would reduce yields by 5%, resulting in a significantly lower attractiveness of academic education.
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Wienert, H. Berechnung von Bildungsrenditen mit Hilfe simulierter L¤ngsschnittanalysen. List Forum 32, 265–278 (2006). https://doi.org/10.1007/BF03373275
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