Note
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Per una rassegna esauriente della letteratura economica empirica inerente la rilevanza delle NCS per la scuola e il mercato del lavoro vedi G. Brunello e M. Schlotter, Non Cognitive Skills and Personality Traits: Labour Market Relevance and their Development in Education & Training Systems, IZA Discussion Paper n. 5743, Bonn, Institute of Labor Economics (IZA), 2011.
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F. Cunha, J.J. Heckman, L.J. Lochner e D.V. Masterov, Interpreting the Evidence on Life Cycle Skill Formation,in E.A. Hanushek e F. Welch (a cura di), Handbook of the Economics of Education, Amsterdam, North-Holland, 2006, pp. 697-812; J.J. Heckman, J. Stixrud e S. Urzua, The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior, in «Journal of Labor Economics», 24, 3, 2006; F. Cunha e J.J. Heckman, The Technology of Skill Formation, in «American Economic Review», 97, 2, 2007, pp. 31-47; F. Cunha e J.J. Heckman, Formulating, Identifying and Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation, in «Journal of Human Resources», 43, 4, 2008, pp. 738-782; F. Cunha, J.J.Heckman e S. Schennach, Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation, in «Econometrica», 78, 3, 2010, pp. 883-931.
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F. Cunha, J.J. Heckman, L.J. Lochner e D.V. Masterov, Interpreting the Evidence on Life Cycle Skill Formation. cit.
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Il modello utilizzato è un modello fattoriale statico, con factor loadings endogeni.
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F. Cunha, J.J.Heckman e S. Schennach, Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation, cit.
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Il modello utilizzato è un modello fattoriale dinamico non lineare.
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National Longitudinal Survey of Youth (NLSY79), U.S. Bureau of Labor Statistics, https://nlsinfo.org/content/cohorts/nlsy79; NLSY79 Child and Young Adult Data Overview, U.S. Bureau of Labor Statistics, https://www.bls.gov/nls/nlsy79-children.htm.
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La costruzione del database rientra in un programma del U.S. National Bureau of Labor Statistics; si riferisce a un campione raccolto su base nazionale, ritenuto rappresentativo della popolazione degli Stati Uniti che aveva tra i 14 e i 21 anni al 31 dicembre 1978. Nel 1986 fu dato inizio al sondaggio separato che coinvolge tutti i figli delle intervistate e che viene somministrato ogni due anni. Lo scopo è ottenere informazioni sulle capacità cognitive, sul carattere, sullo sviluppo motorio e sociale-relazionale e sulla qualità del contesto famigliare. Il database contiene moltissime informazioni relative all’occupazione, all’istruzione, alla formazione e alla famiglia degli intervistati.
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J.J. Heckman, J. Stixrud e S. Urzua, The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior, cit.
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OECD, Skills for Social Progress: The Power of Social and Emotional Skills, OECD Skills Studies, Paris, OECD Publishing, 2015; OECD, Skills and Global Value Chains, OECD Skills Outlook, Paris, OECD Publishing, 2017.
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J.P. Tierney, J.B. Grossman e N.L. Resch, Making a Difference. An Impact Study of Big Brothers Big Sisters, Philadelphia, Public/Private Ventures, 1995.
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J. Kahne e K. Bailey, The Role of Social Capital in Youth Development: The Case of «I Have a Dream» Programs, in «Educational Evaluation and Policy Analysis», 21, 3, 1999, pp. 321-343.
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P.S. Martins, Can Targeted, Non-cognitive Skills Programs Improve Achievement? Evidence from EPIS, IZA Discussion Paper n. 5266, Bonn, 2010.
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H. Holmlund e O. Silva, Targeting Non-cognitive Skills to Improve Cognitive Outcomes: Evidence from a Remedial Education Intervention, IZA Discussion Paper n. 4476, Bonn, 2009.
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J.I. García-Pérez e M.N. Hidalgo-Hidalgo, No Student Left behind? Evidence from the Programme for School Guidance in Spain, in «Economics of Education Review», 60, 2017, pp. 97-111.
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D. Checchi e M. De Paola, The Effect of Multigrade Classes on Cognitive and Non-cognitive Skills. Causal Evidence Exploiting Minimum Class Size Rules in Italy, in «Economics of Education Review», 67, 2018, pp. 235-253.
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M.O. Martin e I.V.S. Mullis, TIMSS and PIRLS 2011: Relationships among Reading, Mathematics, and Science Achievement at the Fourth Grade Implications for Early Learning, Chestnut Hill, MA, TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College, 2013.
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Special issue, in«Journal of Educational and Behavioural Statistics», 2004; Special issue,in«Journal of Education, Finance and Policy»,2009.
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Anche in questo caso la metodologia di raccordo dei dati è stata attuata rispettando l’anonimità delle informazioni per ottemperare alle norme sulla privacy.
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Il GLS permette di tener conto dell’eventuale eteroschedasticità e correlazione tra gli errori. Cfr. W.H. Greene, Econometric Analysis, Upper Saddle River, Prentice-Hall, 2000.
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M. Lechner, The Estimation of Causal Effects by Difference-in-Difference Methods, in «Foundations and Trends in Econometrics», 4, 3, 2010, pp. 165-224.
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Rispetto alle classiche quattro dimensioni con cui si descrive il capitale psicologico, le due dimensioni di speranza e resilienza non sono presenti nella lista, in quanto non sono state utilizzate nell’analisi di regressione perché poco correlate con le variabili dipendenti nei vari modelli.
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Economic Social and Cultural Status; l’indice è composto di 3 sub-indici relativi alle condizioni familiari: stato occupazionale, livello educativo, condizioni economiche. OECD, Skills for Social Progress, cit.
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Vedi J.J. Heckman, J.E. Humphries e T. Kautz, The Myth of Achievement Tests: The GED and the Role of Character in American Life, Chicago, University of Chicago Press, 2014.
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Ibidem.
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J.J. Heckman, J. Stixrud e S. Urzua, The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior, cit.
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J.J. Heckman, J.E. Humphries e T. Kautz, The Myth of Achievement Tests, cit.
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Ibidem.