Abstract Using a micro-dataset of Italian students enrolled at university for the first time in 2008 and derived from the Anagrafe Nazionale degli Studenti (ANS), we model internal student mobility as a function of both individual-level and territorial characteristics. We use multilevel modelling to explicitly account for the hierarchical nature of our data (students nested within Italian districts - NUTS-3 geographic aggregation level) and to understand whether there are significant variations in mobility patterns within and between districts. District differences in student mobility remain significant even after controlling for individual characteristics: this result confirms that the geographical dimension is relevant for student mobility.
Sulla base dei micro dati relativi alla coorte di immatricolati alle università italiane nel 2008, si analizza la mobilità studentesca tra le diverse aree territoriali del nostro paese come funzione di caratteristiche individuali e territoriali. Viene proposto un approccio multilivello in grado di tener conto della struttura gerarchica dei dati, visto che gli studenti sono “naturalmente” aggregabili all’interno delle aree geografiche di appartenenza (NUTS-3), e di analizzare i meccanismi/percorsi di mobilità all’interno e tra le diverse aree geografiche del Paese. Le differenze di mobilità degli studenti rimangono significative anche dopo aver controllato per le caratteristiche individuali osservate: tale risultato conferma che la dimensione geografica è rilevante nello spiegare la mobilità degli studenti.
Ghellini, G., D'Agostino, A., Longobardi, S. (2016). University mobility at enrollment: geographical disparities in Italy. In Atti della XLVIII riunione scientifica SIS 2016.
University mobility at enrollment: geographical disparities in Italy
GHELLINI, GIULIO;
2016-01-01
Abstract
Abstract Using a micro-dataset of Italian students enrolled at university for the first time in 2008 and derived from the Anagrafe Nazionale degli Studenti (ANS), we model internal student mobility as a function of both individual-level and territorial characteristics. We use multilevel modelling to explicitly account for the hierarchical nature of our data (students nested within Italian districts - NUTS-3 geographic aggregation level) and to understand whether there are significant variations in mobility patterns within and between districts. District differences in student mobility remain significant even after controlling for individual characteristics: this result confirms that the geographical dimension is relevant for student mobility.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/11365/1005833